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  「サイバー攻撃の脅威に立ち向かうすべての担当者へ」 
  高度化するサイバー攻撃の現状に対応するために、セキュリティ担当者には「基本の徹底」と「最先端の知識」が不可欠です。本書では、課題から解決策まで、実践的な視点で徹底解説します。即実践できる知識と未来志向の戦略 初心者でもすぐに役立ち、経験者にはさらなる高みを目指す内容を提供。セキュリティの基本から最新トレンドまで網羅 基本的な考え方から、現場で役立つ最新技術や戦略をカバー。成功事例と現場の知見に基づく実践的アプローチ 実際のケーススタディで、解決策を具体的に理解。セキュリティを「コスト」から「投資」へ変える視点 企業価値を高める戦略としてのセキュリティの新しい捉え方を提案。 
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  競争学習 - 競争による強化学習の基礎と応用

  Fouad Sabry

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  競争学習とは
   
  人工ニューラル ネットワークにおける競争学習は、入力データのサブセットに応答する権利をノードが争う教師なし学習の一種です。 。 このタイプの学習は「競争学習」として知られています。 競争学習は、ヘビアン学習に似た学習形式です。 ネットワーク内の各ノードの専門化レベルを高めることで動作します。 データ内に隠されたクラスターを発見するのに非常に効果的です。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 競争学習
   
  第 2 章: 自己組織化マップ
   
  第 3 章: パーセプトロン
   
  第 4 章: 教師なし学習
   
  第 5 章: ヘビアン理論
   
  第 6 章: バックプロパゲーション
   
  第 7 章: 多層パーセプトロン
   
  第 8 章: 学習規則
   
  第 9 章: 特徴学習
   
  第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
   
  (II) 競争学習に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野における競争学習の使用に関する実際の例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。

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  ロボット学習 - 適応型アルゴリズムによるインテリジェントな行動の強化

  Fouad Sabry

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  1: ロボット学習: この章では、ロボット学習の概念を紹介し、ロボットが環境から自律的に知識を獲得してパフォーマンスと意思決定を向上させる方法について説明します。
   
  2: ドーモ (ロボット): ドーモ ロボットは、ロボット学習の進化に関するケース スタディとして検討され、その学習方法と感覚フィードバックによる適応能力についての洞察が提供されます。
   
  3: 発達ロボット: この章では、発達ロボットの基礎について説明し、人間の認知発達と同様に、ロボットが時間の経過とともに徐々に学習する方法に焦点を当てます。
   
  4: アイカブ: アイカブ ロボットを詳しく調べ、認知発達と人間とロボットの相互作用の研究におけるその役割を強調し、その高度な学習機能を紹介します。
   
  5: デモンストレーションによるプログラミング: この章では、人間のオペレーターによるデモンストレーションを通じてロボットをプログラミングする方法について説明し、ロボットに複雑なタスクを教える際の容易さと効率性を強調します。
   
  6: ニューロロボティクス: ニューロロボティクスは神経科学とロボット工学を融合したもので、この章では、ロボットの学習が脳のプロセスを理解することによってどのように影響を受けるか、そしてそれを機械でどのように再現できるかを検討します。
   
  7: ダニエラ・ラス: この章では、ロボット工学の分野を代表する研究者であるダニエラ・ラスの研究に焦点を当て、ロボットの学習と自律システムへの彼女の貢献を検討します。
   
  8: 状況依存アプローチ (人工知能): ロボットが環境と直接対話することで学習する 人工知能 の状況依存アプローチについて検討し、ロボットの学習における現実世界のコンテキストの重要性を強調します。
   
  9: グーグルブレイン: この章では、ディープラーニングとロボット工学の交差点、特に高度なアルゴリズムとニューラル ネットワークを通じてロボットの学習を強化する グーグルブレイン の研究の影響について検討します。
   
  10: ジェームズ・j・クフナー・ジュニア: ジェームズ・j・クフナーのロボット工学における先駆的な研究と、ロボットが複雑なタスクを実行できるようにする動作計画とロボット学習技術への貢献を分析します。
   
  11: クラウド ロボティクス: クラウド ロボティクスは、クラウド コンピューティングを活用して大量のデータを処理および保存することで、ロボットの学習方法を変えています。この章では、このイノベーションがロボットの学習とそのスケーラビリティにどのような影響を与えるかを概説します。
   
  12: ジャンクリストフ・バイリー: この章では、ジャンクリストフ・バイリー の研究に焦点を当て、特にモバイル ロボティクスと感覚処理におけるシステムの観点からのロボット学習の探求について詳しく説明します。
   
  13: スティーブン・e・レビンソン: この章では、スティーブン・e・レビンソン のロボット学習への貢献、特にロボット工学と自然言語処理および認知科学の統合に関する研究を検証します。
   
  14: アシュトシュ・サクセナ: この章では、人間の行動から学習するロボットを作成する アシュトシュ・サクセナ の研究について説明し、ロボットが人間の行動を理解して再現するようにトレーニングする方法を強調します。
   
  15: オード・ビラール: ここでは、オード・ビラール のヒューマンロボットインタラクションに関する研究について取り上げ、社会的手がかりや人間のコラボレーションから学習できるロボットの開発に焦点を当てています。
   
  16: ビビアン・チュー: この章では、特にロボットアームの動きとフィードバックによるリアルタイム学習のコンテキストでのロボット学習に関する ビビアン・チュー の研究について探ります。
   
  17: ウェン・ジュヤン: この章では、ロボット工学における具体化された認知に対する ウェン・ジュヤン のアプローチについて取り上げ、ロボットが物理的な世界での自身の経験からどのように学習できるかに焦点を当てています。
   
  18: アンディ・ゼン: アンディ・ゼン のロボット工学における深層強化学習への貢献について探り、ロボットが複雑な動作に自律的に適応して学習する方法に焦点を当てています。
   
  19: アンドロイド (ロボット): 人間のような外観と学習機能で知られる アンドロイド ロボットについて調べ、ロボットを人間の知能を忠実に再現するように設計する方法についての洞察を提供します。
   
  20: ヒューマノイド ロボット: この章では、ヒューマノイド ロボット、その設計、学習アルゴリズムについて、人間とロボットの相互作用と学習能力の向上における役割に焦点を当てて説明します。
   
  21: コグ (プロジェクト): ここでは、ロボット研究における重要なマイルストーンである コグ プロジェクトを分析し、ロボット学習の進歩と認知科学への影響を強調します。

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  歩行者検知 - 「コンピュータ...

  Fouad Sabry

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  歩行者検知とは
   
  インテリジェントなビデオ監視システムにおいて、歩行者の識別は極めて重要かつ重要なタスクです。これは、利用可能なビデオ データの意味を理解するために必要な基本的な情報が提供されるためです。安全システムを強化する能力があるという事実を考慮すると、自動車産業での用途があることは明らかです。 2017 年、多くの自動車メーカーが adas の代替としてこれを提供しています。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i)次のトピック:
   
  第 1 章: 歩行者検出
   
  第 2 章: ブースティング (機械学習)
   
  第 3 章: キャニー エッジ検出器
   
  第 4 章: 画像セグメンテーション
   
  第 5 章: スケール不変の特徴変換
   
  第 6 章: 特徴 (コンピューター ビジョン)
   
  第 7 章: 人数カウンター
   
  第 8 章: 動きからの構造
   
  第 9 章: 奏武雄
   
  第 10 章: 多関節身体姿勢推定
   
  (ii) 公開トップへの回答歩行者検出に関する質問。
   
  (iii) さまざまな分野での歩行者検出の実際の使用例。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の歩行者検知に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
   
   
   
   

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