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進化するロボティクス - 基礎と応用 - cover

進化するロボティクス - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

進化ロボティクスとは
 
人工知能 (AI) への具体化されたアプローチである進化ロボティクスには、設計時にダーウィンの自然選択の概念を使用してロボットを作成することが含まれます。 プロセス。 行動目標は、ロボットまたはニューラル コントローラーなどのロボットのサブシステムの設計をガイドするために使用できます。 次に、この設計が最適化されます。 ほとんどの場合、設計はコンピューター シミュレーションを使用してレビューされます。これは、数千または数百万の設計を物理的に製造し、実際の世界でテストするのは、時間、費用、リスクが非常にかかるため、非常にコストがかかるためです。
 
メリット
 
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 進化ロボット工学
 
第 2 章: 進化的アルゴリズム
 
第 3 章: 進化的計算
 
第 4 章: ニューロ進化
 
第 5 章: 拡張トポロジーのニューロ進化
 
第 3 章 6: 進化可能なハードウェア
 
第 7 章: ダリオ フロレアーノ
 
第 8 章: ステファノ ノルフィ
 
第 9 章: HyperNEAT
 
第 10 章: 進化 発達ロボット工学
 
(II) 進化ロボット工学に関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野での進化ロボット工学の使用の実例。
 
(IV) 進化ロボット技術を 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
 
この本の対象者
 
専門家、大学生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の進化ロボット工学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。
 
 
Available since: 07/07/2023.
Print length: 48 pages.

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    状況微積分として知られる論理形式主義は、動的領域の表現と推論を目的として開発されました。 ジョン・マッカーシーは、1963 年にこの理論を最初に提案した人です。この記事の状況微積分に関する主な説明は、主に、1991 年にレイ・ライターによって最初に提示されたモデルに基づいています。その後、1986 年のマッカーシーの改訂版に関する情報がいくつか追加されます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 状況微積分
     
    第 2 章: 一次論理
     
    第 3 章: フレーム問題
     
    第 4 章: 命題微積分
     
    第 5 章: 流暢な (人工知能)
     
    第 6 章: イベント微積分
     
    第 7 章: 流暢な微積分
     
    第 8 章: 解決策 (ロジック)
     
    第 9 章: 割定 (論理)
     
    第 10 章: エール大学銃撃問題
     
    (ii) 状況計算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状況計算の実際の使用例。
     
    (iv) 状況計算を 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 あらゆる種類の状況計算に関する情報。
     
     
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