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Aprendizado de máquina - Algoritmos inovadores e sistemas inteligentes para robótica - cover
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Aprendizado de máquina - Algoritmos inovadores e sistemas inteligentes para robótica

Fouad Sabry

Tradutor Felipe Azevedo

Editora: Um Bilhão Bem Informado [Portuguese]

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Sinopse

Explore o mundo do aprendizado de máquina conforme ele se cruza com a ciência da robótica neste guia abrangente. Este livro apresenta aos leitores os conceitos fundamentais do aprendizado de máquina, demonstrando seu papel crítico na robótica moderna. Ideal para profissionais, estudantes e entusiastas, ele oferece uma visão completa dos avanços do campo, aplicações práticas e potenciais futuros, tornando-o um recurso valioso para qualquer pessoa investida em robótica e aprendizado de máquina.
 
Visão geral resumida dos capítulos:
 
1: Aprendizado de máquina Uma visão geral dos princípios do aprendizado de máquina em robótica.
 
2: Inteligência artificial Examina o papel integral da IA ​​no aprimoramento das capacidades robóticas.
 
3: Aprendizado supervisionado Investiga modelos onde os resultados orientam as decisões robóticas.
 
4: Rede neural (aprendizado de máquina) Apresenta arquiteturas de rede neural para robôs.
 
5: Reconhecimento de padrões Abrange o papel dos padrões na percepção e tomada de decisões de robôs.
 
6: Aprendizado não supervisionado Explora insights baseados em dados para funções robóticas autônomas.
 
7: Conjuntos de dados de treinamento, validação e teste Examina a preparação de dados para aplicações de robótica.
 
8: MetaLearning (Ciência da Computação) Discute robôs aprendendo a otimizar seu próprio aprendizado.
 
9: Memória temporal hierárquica Explora modelos avançados de memória para robótica.
 
10: Análise de dados para detecção de fraudes Ilustra o aprendizado de máquina em segurança robótica.
 
11: Tipos de redes neurais artificiais Visão geral de redes neurais aplicadas em robótica.
 
12: Aprendizado profundo Examina redes complexas e multicamadas para robótica avançada.
 
13: Regra de aprendizado Revisa os princípios de aprendizado aplicados à inteligência robótica.
 
14: Aprendizado de recursos Descreve a extração de padrões significativos em contextos de robótica.
 
15: Rede de crenças profundas Discute estruturas de crenças profundas para aprendizado robótico.
 
16: Adaptação de domínio Abrange robôs se adaptando a novos ambientes e tarefas.
 
17: Aprendizado incremental Mostra a capacidade dos robôs de desenvolver o aprendizado anterior.
 
18: Explainable Artificial Intelligence Foca na transparência nas decisões de robôs.
 
19: SelfSupervised Learning Examina métodos de aprendizagem autossuficientes em robótica.
 
20: Symbolic Artificial Intelligence Explora IA baseada em lógica para robótica.
 
21: Neats and Scruffies Analisa as abordagens estruturadas e flexíveis em robótica.
 
Este livro não é apenas um guia técnico, mas uma jornada perspicaz pela ciência da robótica. À medida que o aprendizado de máquina continua a transformar a indústria, este trabalho fornece ferramentas práticas e insights teóricos, tornando o investimento neste conhecimento uma escolha inteligente para futuros inovadores.
Disponível desde: 01/01/2025.
Comprimento de impressão: 317 páginas.

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