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ディープラーニング - 基礎と応用 - cover

ディープラーニング - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

ディープ ラーニングとは
 
ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークと表現学習に基づいた機械学習アプローチの大きなグループに属します。 この一連のメソッドはディープラーニングとして知られています。 学習方法には、教師あり、半教師あり、教師なしの 3 つがあります。
 
メリット
 
(i) に関する洞察と検証 次のトピック:
 
第 1 章: ディープ ラーニング
 
第 2 章: 機械学習
 
第 3 章: ニューラル コーディング
 
第 4 章: スケール空間
 
第 5 章: 圧縮センシング
 
第 6 章: リザーバーコンピューティング
 
第 7 章: エコー状態ネットワーク
 
第 8 章: 確率的 オウム
 
第 9 章: 微分可能プログラミング
 
第 10 章: 液体ステート マシン
 
(ii) ディープ ラーニングに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) 多くの分野でのディープ ラーニングの使用例。
 
(iv) ディープ ラーニングを 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、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類の深層学習に関する情報。
 
 
Verfügbar seit: 04.07.2023.
Drucklänge: 108 Seiten.

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    知覚とは
     
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    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: 知覚 (人工知能)
     
    第 2 章: コンピューター ビジョン
     
    第 3 章: インテリジェント エージェント
     
    第 4 章: 認知ロボット工学
     
    第 5 章: 機械の知覚
     
    第 6 章: 能動的な知覚
     
    第 7 章: 包含アーキテクチャ
     
    第 8 章: 自動化された計画とスケジューリング
     
    第 9 章: ジェスチャ認識
     
    第 10 章: 感情コンピューティング
     
    (ii) 知覚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知覚の使用例。
     
    (iv) 360 の各業界の 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、そしてこれから学びたい人 あらゆる種類の知覚に関して、基本的な知識や情報を超えたものになります。
     
     
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    1:モネロ:デジタル取引を再定義する、プライバシー重視の暗号通貨モネロを紹介します。
     
    2:プライバシーとブロックチェーン:プライバシー技術がブロックチェーンネットワークの信頼性と実用性をどのように形作るのかを説明します。
     
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