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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

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

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。
 
 
Disponible desde: 04/07/2023.
Longitud de impresión: 108 páginas.

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    知覚する - 基礎と応用

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    知覚とは
     
    任意の瞬間にインテリジェント エージェントによって知覚されている入力は、その瞬間の知覚と呼ばれます。 これは、心理学の分野で知覚として知られているものと本質的に同じ考えですが、脳ではなくエージェントがそれを経験しているという点が異なります。 知覚はセンサー (通常はカメラ) によって取得され、適切な方法で処理され、最後にアクチュエーターによって作用されます。 「知覚シーケンス」は、これまでに識別されたすべての知覚の包括的な履歴であり、認識された各知覚がこのシーケンスに追加されます。 ある瞬間の時点でエージェントによってとられるアクションは、その特定の瞬間の時点までに経験された知覚シーケンス全体に依存する可能性があります。 賢いエージェントは、現在の認識だけでなく、一連の以前の認識にも基づいて、どのように行動するかを決定します。 エージェント機能は、各認識を特定のアクションに関連付け、次のアクションを決定します。
     
    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: 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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    各章の概要:
     
    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。
     
    3:ジーキャッシュ:ジーキャッシュがゼロ知識証明を用いて選択的な透明性を実現する仕組みを詳しく説明します。
     
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    5:ビットコインプロトコル:ビットコインの基本構造と、プライバシーコインへの影響について説明します。
     
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