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로봇 학습 - 적응 알고리즘을 통한 지능적 행동 강화 - cover
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로봇 학습 - 적응 알고리즘을 통한 지능적 행동 강화

Fouad Sabry

Tradutor Baek Hyun

Editora: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]

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Sinopse

1: 로봇 학습: 이 장에서는 로봇 학습의 개념을 소개하고, 로봇이 주변 환경에서 자율적으로 지식을 습득하여 성과와 의사 결정을 개선하는 방법을 설명합니다.
 
2: 도모(로봇): 도모 로봇은 로봇 학습의 진화에 대한 사례 연구로 탐구되며, 학습 방법과 감각 피드백을 통한 적응 능력에 대한 통찰력을 제공합니다.
 
3: 발달 로봇: 이 장에서는 발달 로봇의 기본 사항을 다루며, 로봇이 인간의 인지 발달과 유사하게 시간이 지남에 따라 점진적으로 학습하는 방법에 초점을 맞춥니다.
 
4: 아이큐브: 아이큐브 로봇에 대한 심층 분석으로, 인지 발달과 인간-로봇 상호 작용을 연구하는 데 있어서의 역할을 강조하고, 고급 학습 기능을 선보입니다.
 
5: 데모를 통한 프로그래밍: 이 장에서는 인간 작업자의 데모를 통해 로봇을 프로그래밍하는 방법을 논의하며, 로봇에게 복잡한 작업을 가르치는 것의 용이성과 효율성을 강조합니다.
 
6: 신경로보틱스: 신경로보틱스는 신경과학과 로봇공학을 융합한 것으로, 이 장에서는 로봇 학습이 뇌의 프로세스를 이해하고 이를 기계에서 어떻게 복제할 수 있는지에 영향을 받는지 살펴봅니다.
 
7: 다니엘라 러스: 로봇공학 분야의 선도적 연구자인 다니엘라 러스의 연구에 초점을 맞춘 이 장에서는 로봇 학습과 자율 시스템에 대한 그녀의 기여를 살펴봅니다.
 
8: 상황적 접근 방식(인공지능): 로봇이 환경과 직접 상호 작용하여 학습하는 일체 포함의 상황적 접근 방식을 살펴보고, 로봇 학습에서 실제 세계 맥락의 중요성을 강조합니다.
 
9: 구글 브레인: 이 장에서는 딥 러닝과 로봇공학의 교차점, 특히 고급 알고리즘과 신경망을 통해 로봇 학습을 향상시키는 데 대한 구글 브레인 연구의 영향을 살펴봅니다.
 
10: 제임스 j. 쿠프너 주니어.: 로봇공학 분야에서 제임스 j. 쿠프너의 선구적인 작업과 로봇이 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 동작 계획 및 로봇 학습 기술에 대한 그의 기여를 분석합니다.
 
11: 클라우드 로봇공학: 클라우드 로봇공학은 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 대량의 데이터를 처리하고 저장함으로써 로봇의 학습 방식을 재편하고 있습니다. 이 장에서는 이러한 혁신이 로봇 학습과 확장성에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다.
 
12: 장크리스토프 베일리: 이 장에서는 장크리스토프 베일리의 작업에 초점을 맞춰 특히 모바일 로봇공학과 감각 처리 분야에서 시스템 관점에서 로봇 학습을 탐구합니다.
 
13: 스티븐 e. 레빈슨: 이 장에서는 로봇 학습에 대한 스티븐 e. 레빈슨의 기여, 특히 로봇공학을 자연어 처리 및 인지 과학과 통합하는 그의 작업을 살펴봅니다.
 
14: 아슈토시 삭세나: 이 장에서는 아슈토시 삭세나가 인간의 행동에서 학습하는 로봇을 만드는 작업에 대해 논의하며, 로봇이 인간의 행동을 이해하고 복제하도록 훈련할 수 있는 방법을 강조합니다.
 
15: 오드 빌라드: 오드 빌라드의 인간-로봇 상호작용 연구는 사회적 신호와 인간 협업으로부터 학습할 수 있는 로봇의 개발에 초점을 두고 다루어집니다.
 
16: 비비안 추: 이 장에서는 로봇 학습에 대한 비비안 추의 작업, 특히 로봇 팔 움직임과 피드백을 통한 실시간 학습의 맥락에서 살펴봅니다.
 
17: 웽 주양: 이 장에서는 로봇 공학에서 체화된 인지에 대한 웽 주양의 접근 방식을 다루며, 로봇이 물리적 세계에서 자신의 경험으로부터 어떻게 학습할 수 있는지 강조합니다.
 
18: 앤디 웽: 로봇 공학에서 심층 강화 학습에 대한 앤디 웽의 기여는 로봇이 복잡한 행동을 자율적으로 적응하고 학습할 수 있는 방법에 초점을 두고 살펴봅니다.
 
19: 안드로이드(로봇): 인간과 유사한 외모와 학습 능력으로 유명한 안드로이드 로봇을 살펴보며, 로봇이 인간의 지능을 밀접하게 복제하도록 설계할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.
 
20: 휴머노이드 로봇: 이 장에서는 휴머노이드 로봇, 그 설계 및 학습 알고리즘에 대해 논의하며, 인간-로봇 상호작용 및 학습 능력을 개선하는 데 있어서의 역할에 초점을 맞춥니다.
 
21: 장부(프로젝트): 로봇 연구의 중요한 이정표인 장부 프로젝트를 분석하며, 로봇 학습을 어떻게 발전시켰는지와 인지 과학에 미치는 영향을 강조합니다.
Disponível desde: 18/12/2024.
Comprimento de impressão: 174 páginas.

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    20: 유니스왑: 금융 거래와 유동성 정치를 재편하는 탈중앙화 거래 프로토콜.
     
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    이 책은 정치학 내에서 암호경제학의 힘을 이해하고자 하는 전문가, 학생, 그리고 열광적인 사람들을 위해 쓰였습니다. 탈중앙화 시스템이 권한과 거버넌스를 재정의함에 따라, 이러한 역학 관계를 이해하는 것은 유익할 뿐만 아니라 필수적입니다. 미래는 단순히 디지털이 아니라 분산화되어 있으며, 이 책은 당신을 그 중심에 서게 할 것입니다.
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  • 강화 학습 - 자율 기계를 위한 지능적 의사결정 마스터링 - cover

    강화 학습 - 자율 기계를 위한 지능적 의사결정 마스터링

    Fouad Sabry

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    빠르게 진화하는 로봇공학 분야에서 강화 학습은 자율 시스템을 구축하는 가장 유망한 방법 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 이 책인 강화 학습은 이 강력한 기술에 대한 심층적인 탐구를 제공하며, 독자들에게 기본 원리에서 최신 발전 사항까지 안내합니다. 전문가, 대학원생, 애호가 모두에게 적합한 이 책은 로봇공학의 맥락에서 강화 학습을 이해하는 데 자세하면서도 접근하기 쉬운 접근 방식을 제공합니다.
     
    장 간략한 개요:
     
    1: 강화 학습: 자율 시스템에서의 강화 학습의 역할을 강조하면서 강화 학습의 핵심 개념을 소개합니다.
     
    2: 마르코프 결정 과정: 불확실성 하에서 의사 결정을 위한 수학적 프레임워크를 설명하며, 이는 강화 학습의 핵심 기반입니다.
     
    3: 시간적 차이 학습: 환경 모델이 필요 없이 경험으로부터 학습하는 방법을 탐구합니다.
     
    4: 벨만 방정식: 많은 강화 학습 알고리즘의 기반이 되는 중요한 재귀적 관계를 논의합니다.
     
    5: 큐러닝: 환경 모델 없이 최적의 행동을 학습하는 오프정책 강화 학습 알고리즘에 초점을 맞춥니다.
     
    6: 멀티암드 밴딧: 불확실한 환경에서 의사 결정을 모델링하는 더 간단한 강화 학습 문제를 다룹니다.
     
    7: 부분적으로 관찰 가능한 마르코프 결정 프로세스: 숨겨진 상태를 통합하여 기존 마르코프 결정 프로세스를 확장합니다.
     
    8: 기틴스 인덱스: 멀티암드 밴딧 문제에서 탐색과 활용을 균형 있게 조절하는 전략을 소개합니다.
     
    9: 상태-행동-보상-상태-행동: 의사 결정 전략에 정보를 제공하는 강화 학습의 시간적 패턴을 탐구합니다.
     
    10: 프로토가치 함수: 학습의 효율성을 높이는 데 도움이 되는 가치 함수를 근사하는 방법을 탐구합니다.
     
    11: 자동 기반 함수 구성: 학습 효율성을 개선하기 위해 기능을 구성하는 자동 방법에 초점을 맞춥니다.
     
    12: 평균장 게임 이론: 대규모 다중 에이전트 시스템에서 상호 작용을 모델링하기 위한 프레임워크를 논의합니다.
     
    13: 다중 에이전트 경로 찾기: 여러 에이전트가 목적지에 효율적으로 도달하도록 조정하는 알고리즘을 소개합니다.
     
    14: 모델 프리(강화 학습): 학습을 위해 환경 모델에 의존하지 않는 방법을 논의합니다.
     
    15: 심층 강화 학습: 복잡하고 고차원적인 환경을 처리하기 위해 심층 학습과 강화 학습을 결합합니다.
     
    16: 다중 에이전트 강화 학습: 여러 상호 작용 에이전트가 있는 환경에서 학습하기 위한 전략에 중점을 둡니다.
     
    17: 셀프 플레이: 고급 학습 전략의 중요한 구성 요소인 에이전트가 스스로와의 경쟁을 통해 학습하는 개념을 탐구합니다.
     
    18: 근접 정책 최적화: 안정성과 성능이 향상된 강화 학습에서 정책을 최적화하기 위한 알고리즘을 소개합니다.
     
    19: 탐색-활용 딜레마: 새로운 전략의 탐색과 알려진 전략의 활용을 균형 있게 조절하는 근본적인 과제를 논의합니다.
     
    20: 인간 피드백을 통한 강화 학습: 인간의 입력을 사용하여 강화 학습을 개선하는 방법을 살펴봅니다.
     
    21: 모방 학습: 에이전트가 인간 전문가의 행동을 모방하여 학습하는 기술에 초점을 맞춥니다.
     
    강화 학습은 단순한 기술 가이드가 아니라 자율 시스템이 광범위한 환경에서 어떻게 적응하고 결정을 내릴 수 있는지 이해하는 데 필수적인 리소스입니다. 로봇 전문가, 학생 또는 취미인이든 이 책은 강화 학습을 마스터하고 실제 로봇 시스템에 적용하는 데 필요한 지식을 제공하는 통찰력을 제공합니다.
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    Fouad Sabry

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    "액시 인피니티 블록체인 게임"은 블록체인 기술, 게임, 그리고 탈중앙화 금융의 교차점을 심층적으로 탐구하고자 하는 모든 사람에게 필수적인 자료입니다. 이 책은 독자들을 혁신적인 블록체인 게임 세계로 안내하며, 이 산업의 성장을 촉진하는 다양한 플랫폼과 메커니즘을 탐구합니다. 전문가, 학부생, 대학원생, 또는 단순히 취미로 즐기는 사람 등 누구나 이 책을 통해 빠르게 진화하는 블록체인 게임 분야에 관심 있는 모든 사람에게 귀중한 통찰력을 제공하며, 특히 잘 알려진 "크립토키티"와 그 영향력에 초점을 맞춥니다.
     
    각 장 간략 개요:
     
    1: 액시 인피니티: 액시 인피니티 게임과 블록체인 기반 게임에 미치는 영향을 소개합니다.
     
    2: 상(블록체인 플랫폼): 상 블록체인 플랫폼, 그 기술, 그리고 탈중앙화 생태계에 미치는 영향을 살펴봅니다.
     
    3: 암호화폐 지갑: 암호화폐 지갑과 게임용 디지털 자산 보안에 있어서의 역할을 이해합니다.
     
    4: 이더리움: 이더리움 블록체인과 탈중앙화 애플리케이션 및 nft 기반 게임에서 이더리움 블록체인이 차지하는 중요한 역할에 대해 알아봅니다.
     
    5: 지분 증명: 지분 증명 합의 메커니즘과 블록체인 네트워크에서의 역할에 대한 간략한 설명입니다.
     
    6: 솔라나(블록체인 플랫폼): 솔라나 블록체인 플랫폼의 기능과 블록체인 게임에서의 새로운 활약상을 소개합니다.
     
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    15: 크립토키티: 크립토키티와 nft 및 블록체인 게임 환경에서의 획기적인 역할에 대한 심층 분석.
     
    16: 줄이 올라간다 – nft의 문제점: nft가 직면한 과제와 시장에서의 지속가능성에 대한 비판적 고찰.
     
    17: 비트마트: 디지털 자산 거래 플랫폼인 비트마트와 블록체인 게임 경제에 미치는 영향 분석.
     
    18: 암호화폐: 암호화폐의 기본 원리, 블록체인 게임 내 거래 활용 방식 포함
     
    19: 암호화폐와 범죄: 암호화폐의 잠재적인 어두운 면과 불법 활동과의 연관성에 대한 논의
     
    20: 크립토펑크: 크립토펑크 nft 컬렉션과 그것이 더 넓은 nft 및 게임 문화에 미치는 영향을 심층적으로 살펴봅니다.
     
    21: 카르다노(블록체인 플랫폼): 카르다노 블록체인의 특징과 탈중앙화 애플리케이션 혁신을 가져올 잠재력
     
    이러한 주제를 탐구함으로써 독자는 크립토키티 생태계, 블록체인 기술, 그리고 디지털 게임의 미래에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있습니다. 이 책은 전문가, 학생, 그리고 마니아 모두에게 끊임없이 변화하는 블록체인 게임 세계를 헤쳐나가고 성공하는 데 필요한 지식을 제공합니다.
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