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Apprendimento automatico - Algoritmi innovativi e sistemi intelligenti per la robotica - cover
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Apprendimento automatico - Algoritmi innovativi e sistemi intelligenti per la robotica

Fouad Sabry

Tradutor Cosimo Pinto

Editora: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]

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Sinopse

Esplora il mondo dell'apprendimento automatico e le sue intersezioni con la scienza della robotica in questa guida completa. Questo libro introduce i lettori ai concetti fondamentali dell'apprendimento automatico, dimostrandone il ruolo fondamentale nella robotica moderna. Ideale per professionisti, studenti e appassionati, offre una panoramica completa sui progressi del campo, sulle applicazioni pratiche e sui potenziali futuri, rendendolo una risorsa preziosa per chiunque investa nella robotica e nell'apprendimento automatico.
 
Breve panoramica dei capitoli:
 
1: Apprendimento automatico Una panoramica dei principi dell'apprendimento automatico nella robotica.
 
2: Intelligenza artificiale Esamina il ruolo fondamentale dell'IA nel migliorare le capacità robotiche.
 
3: Apprendimento supervisionato Approfondisce i modelli in cui i risultati guidano le decisioni robotiche.
 
4: Rete neurale (apprendimento automatico) Introduce le architetture delle reti neurali per i robot.
 
5: Riconoscimento di pattern Copre il ruolo dei pattern nella percezione e nel processo decisionale dei robot.
 
6: Apprendimento non supervisionato Esplora approfondimenti basati sui dati per funzioni robotiche autonome.
 
7: Training, Validation, and Test Data Sets Esamina la preparazione dei dati per applicazioni di robotica.
 
8: MetaLearning (informatica) Discute l'apprendimento dei robot per ottimizzare il proprio apprendimento.
 
9: Hierarchical Temporal Memory Esplora modelli di memoria avanzati per la robotica.
 
10: Data Analysis for Fraud Detection Illustra l'apprendimento automatico nella sicurezza robotica.
 
11: Tipi di reti neurali artificiali Panoramica delle reti neurali applicate alla robotica.
 
12: Deep Learning Esamina reti complesse e multistrato per la robotica avanzata.
 
13: Learning Rule Esamina i principi di apprendimento applicati all'intelligenza robotica.
 
14: Feature Learning Descrive l'estrazione di modelli significativi nei contesti di robotica.
 
15: Deep Belief Network Discute le strutture di credenze profonde per l'apprendimento robotico.
 
16: Domain Adaptation Copre i robot che si adattano a nuovi ambienti e attività.
 
17: Incremental Learning Mostra la capacità dei robot di basarsi sull'apprendimento precedente.
 
18: Intelligenza artificiale spiegabile Si concentra sulla trasparenza nelle decisioni dei robot.
 
19: Apprendimento autosupervisionato Esamina i metodi di apprendimento autosufficienti nella robotica.
 
20: Intelligenza artificiale simbolica Esplora l'intelligenza artificiale basata sulla logica per la robotica.
 
21: Neats and Scruffies Analizza gli approcci strutturati e flessibili nella robotica.
 
Questo libro non è solo una guida tecnica, ma un viaggio illuminante attraverso la scienza della robotica. Mentre l'apprendimento automatico continua a trasformare il settore, questo lavoro fornisce sia strumenti pratici che approfondimenti teorici, rendendo l'investimento in questa conoscenza una scelta intelligente per i futuri innovatori.
Disponível desde: 01/01/2025.
Comprimento de impressão: 317 páginas.

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