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機械倫理 - 基礎と応用 - cover

機械倫理 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

機械倫理とは
 
機械倫理の分野は、人工知能の倫理の下位分野であり、道徳的行動の組み込みまたは保証に焦点を当てています。 人工知能を利用した人工機械。 これらのマシンは人工知能エージェントとも呼ばれます。 機械の倫理は、エンジニアリングやテクノロジーに関連する他の倫理分野の倫理とは異なります。 機械倫理とコンピューター倫理を区別することが重要です。後者は人間がコンピューターとどのように対話するかに焦点を当てています。 これと、テクノロジーが社会に与えるより深刻な影響に関係するテクノロジーの哲学とを区別する必要があります。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 機械倫理
 
第 2 章: 人工知能
 
第 3 章: テクノロジー シンギュラリティ
 
第 4 章: フレンドリーな人工知能
 
第 5 章: 超知能
 
第 6 章: ai 乗っ取り
 
第 7 章: ロボットの倫理
 
第 8 章: 人工知能の倫理
 
第 9 章: ai の能力制御
 
第 10 章: 汎用人工知能による実存的リスク
 
( ii) 機械倫理に関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野で機械倫理を使用する実際の例。
 
(iv) 17 の付録で簡単に説明する 、各業界の 266 の新興テクノロジーを取り上げ、機械倫理のテクノロジーを 360 度完全に理解できます。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、および学生 大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の機械倫理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。
 
 
Disponible depuis: 02/07/2023.
Longueur d'impression: 125 pages.

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  • 幾何学的特徴の学習 - 幾何学的特徴の学習を通じて視覚的な洞察を解き放つ - cover

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    幾何特徴学習とは
     
    幾何特徴学習は、機械学習とコンピューター ビジョンを組み合わせて視覚的なタスクを解決する手法です。この方法の主な目的は、画像から幾何学的特徴を収集し、効率的な機械学習方法を使用してそれらを学習することにより、オブジェクトを表す幾何学的形状の代表的な特徴のセットを見つけることです。人間は視覚的なタスクを解決し、見たものから知覚情報を抽出することで環境に迅速に応答できます。研究者は、コンピューター ビジョンの問題を解決するために、人間の物体認識能力をシミュレートしています。たとえば、M. Mata et al. (2002) は、障害物を回避するために、特徴学習技術を移動ロボットのナビゲーション タスクに適用しました。彼らは特徴を学習し、物体 (図形) を認識するために遺伝的アルゴリズムを使用しました。幾何学的特徴学習方法は、認識問題を解決できるだけでなく、一連の連続入力感覚画像 (通常は画像のいくつかの特徴を抽出) を分析することによって、その後の行動を予測することもできます。学習を通じて、次の行動に関するいくつかの仮説が与えられ、各仮説の確率に従って、最も可能性の高い行動が与えられます。この技術は人工知能の分野で広く使用されています。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 幾何学的特徴の学習
     
    第 2 章: パターン認識
     
    第 3 章: ハフ変換
     
    第 4 章: 損失関数
     
    第 5 章: 期待値?最大化アルゴリズム
     
    第 6 章: 拒否サンプリング
     
    第 7 章: 配列の処理
     
    第 8 章: オートエンコーダ
     
    第 9 章: 確率的近似
     
    第 10 章: チェス盤の検出
     
    (II) 幾何特徴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幾何学的特徴学習の使用例の実例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の幾何特徴学習についての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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  • ミニマックス - 基礎と応用 - cover

    ミニマックス - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ミニマックスとは
     
    人工知能、意思決定理論、ゲーム理論、統計学、哲学において、ミニマックスとは、確率的損失を最小限に抑えるために使用される決定ルールです。 最悪のシナリオ。 利益について議論するとき、「最小利益の最大化」を表す「マキシミン」という用語がよく使われるのを聞くことがあります。 これは当初、複数のプレーヤーが交互に動作する状況と、同時に動作する状況の両方を含む、複数プレーヤーのゼロサム ゲームの理論のために開発されました。 しかしそれ以来、この機能はより複雑なゲームや、不確実性が存在する場合の一般的な意思決定にまで拡張されました。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ミニマックス
     
    第 2 章: ゲーム理論
     
    第 3 章: デシジョン ツリー
     
    第 4 章: アルファ-ベータ プルーニング
     
    第 5 章: エクスペクティミニマックス
     
    第 6 章: 敵対的検索
     
    第 7 章: 評価関数
     
    第 8 章: モンテカルロ木探索
     
    第 9 章: ネガマックス
     
    第 10 章: 人工知能
     
    (II) 一般のよくある質問に答える ミニマックスについて。
     
    (III) 多くの分野でのミニマックスの使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類のミニマックスに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
     
    人工知能シリーズとは
     
    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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