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  一般的なゲームプレイ - 基礎と応用

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  一般的なゲーム プレイとは
   
  GGP としても知られる一般的なゲーム プレイの概念は、より多くのゲームで十分に競争できる人工知能プログラムの開発を指します。 1試合よりも。 コンピューターは、チェスなどのさまざまなゲームをプレイするようにプログラムされており、そのゲーム専用に構築されたアルゴリズムを使用しており、他の設定では使用できません。 たとえば、チェスをプレイするように設計されたコンピュータ ソフトウェアはチェッカーをプレイすることはできません。 汎用人工知能の作成に向けて、一般的なゲームのプレイは必要なマイルストーンとみなされています。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (I) 洞察、および 次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: 一般的なゲームのプレイ
   
  第 2 章: 人工知能
   
  第 3 章: 機械学習
   
  第 4 章: ゲーム記述言語
   
  第 5 章: 人工知能用プログラミング言語のリスト
   
  第 6 章: モンテカルロ木探索
   
  第 7 章: 深層強化学習
   
  第 8 章: ビデオ ゲームにおける人工知能
   
  第 9 章: ビデオ ゲームにおける機械学習
   
  第 10 章: Google DeepMind
   
  ( II) 一般的なゲーム プレイに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 多くの分野での一般的なゲーム プレイの使用例の実例。
   
  (IV) 説明する 17 の付録 簡単に説明すると、一般的なゲームプレイのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーが紹介されています。
   
  本書の対象者
   
  プロフェッショナル 大学生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の一般的なゲーム プレイ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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  自動画像注釈 - 自動タグ付けによる視覚的理解を強化

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  自動画像注釈とは
   
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  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 自動画像注釈
   
  第 2 章: 情報の取得
   
  第 3 章: 画像の取得
   
  第 4 章: コンテンツベースの画像検索
   
  第 5 章: コンピュータ ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
   
  第 6 章: オブジェクト検出
   
  第 7 章: グローバル メモリ ネット
   
  第 8 章: コンピュータ ビジョンとパターン認識に関するカンファレンス
   
  第 9 章: ランク付けの学習
   
  第 10 章: 自動ターゲット認識
   
  (ii) 自動画像アノテーションに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野での自動画像アノテーションの使用例の実例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の自動画像に関する基本的な知識や情報を超えたい人注釈。
   
   
   
   

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  計算主義 - 基礎と応用

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  計算主義とは
   
  計算主義とも呼ばれる心の計算理論 (ctm) は、心の哲学の分野で見られる一連の信念です。 。 これらの見解は、人間の心は情報処理機械であり、認知と意識は合わせて一種のコンピューティングであると主張します。 計算主義は、心の計算理論 (ctm) としても知られています。 ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツ (1943 年) は、脳の活動がコンピューターのプロセスとしてモデル化される可能性があるという考えを最初に提案した先駆者です。 彼らは、ニューラルネットワークの計算が認知を説明できるかもしれないと主張した。 この理論は、1967 年にヒラリー・パットナムによって現在のバージョンで初めて提案され、パットナムの博士課程の学生であり、1960 年代、1970 年代、1980 年代に哲学者および認知科学者でもあったジェリー・フォーダーによって開発されました。 この立場はパトナム自身やジョン・サールらの研究により、1990年代に分析哲学で激しく議論されたが、現代の認知心理学では依然として広く信じられており、進化心理学の理論家の多くはそれを当然のことと考えている。 この視点は、2000 年代から 2010 年代にかけて分析哲学で復活してきました。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) に関する洞察と検証 次のトピック:
   
  第 1 章: 心の計算理論
   
  第 2 章: 認知科学
   
  第 3 章: 計算
   
  第 4 章: 機能主義 (心の哲学)
   
  第 5 章: 人工意識
   
  第 6 章: コネクショニズム
   
  第 7 章: 認知アーキテクチャ
   
  第 8 章 : 神経哲学
   
  第 9 章: 人工知能の哲学
   
  第 10 章: 神経計算
   
  (ii) 計算主義に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野での計算主義の使用に関する実際の例。
   
  (iv) 計算主義を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎的な知識や知識を超えたい人 あらゆる種類の計算主義のための情報。
   
   

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