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  5: パターン認識: 複雑なデータ セット内のパターンを認識する方法を調べます。
   
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  7: ガウス過程: ガウス過程と不確実性のモデル化におけるその役割を調べます。
   
  8: 事後確率: 情報に基づいた予測のための事後確率の計算に関する洞察を得ます。
   
  9: グラフィカル モデル: 関係を表すグラフィカル モデルの構造と有用性を理解します。
   
  10: 事前確率: ベイズ推論における事前確率の重要性を学びます。
   
  11: ギブス サンプリング: 効率的な統計的サンプリングのためのギブス サンプリング手法を学びます。
   
  12: 最大事後推定: ベイズ モデルを最適化する方法として map 推定を学びます。
   
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  14: ディリクレ多項分布: カテゴリ データ分析におけるディリクレ多項分布を理解します。
   
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  スネークボット - 自然にヒントを得た敏捷なロボットの設計

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  章の概要:
   
  1: スネークボット: ヘビにヒントを得たロボットのユニークなデザインと機能を発見します。
   
  2: クロタルス セラステス: 横に曲がるガラガラヘビの生物学的メカニズムを探ります。
   
  3: 直線移動: ロボット工学における直線移動の原理を理解します。
   
  4: 横に曲がる: ヘビが緩い表面で利用する効率的な横方向の動きを調べます。
   
  5: ロボットの移動: 現代のロボット工学におけるさまざまな移動モードを調べます。
   
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  9: メティン・シッティ: 生物にヒントを得たロボット工学のこの一流研究者の先駆的な研究について洞察を得ます。
   
  10: ボールボット: 単一の球体上でバランスを取りながら移動するように設計されたこのユニークなロボットを調べます。
   
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  「スネークボット」は、ロボットの移動を包括的に探求することで、読者に自然とテクノロジーの複雑なつながりを理解してもらい、ロボット工学の分野での革新を促進します。この本は単なる知識への投資ではなく、ロボット工学の未来への一歩です。

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