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  ゲーム理論 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  ゲーム理論とは
   
  合理的なアクター間の戦略的相互作用の数学的モデルの研究は、「ゲーム理論」として知られています。 社会科学のさまざまな分野に加えて、論理科学、システム科学、コンピューター科学にも応用されています。 ゲーム理論に含まれる考え方は、経済学の分野で広く応用されています。 ゲーム理論への従来のアプローチは、各参加者の利益と損失が他のプレイヤーの利益と損失によって正確にバランスが保たれる、ゼロサム ゲームとして知られる 2 人のプレイヤー ゲームを扱っていました。 21 世紀には、より高度なゲーム理論がより多様な行動関係に適用できるようになります。 「ゲーム理論」という言葉は現在、人間、動物、コンピューターにおける論理的意思決定の科学を包括する言葉として使用されています。
   
  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: ゲーム理論
   
  第 2 章: 戦略 (ゲーム理論)
   
  第 2 章 3: ナッシュ均衡
   
  第 4 章: 進化的に安定した戦略
   
  第 5 章: 非協力的なゲーム理論
   
  第 6 章: 後方帰納法
   
  第 7 章: 相関均衡
   
  第 8 章: サブゲームの完全均衡
   
  第 9 章: 協力交渉
   
  第 10 章: メルテンス安定均衡
   
  (ii) ゲーム理論に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でのゲーム理論の使用例の実例。
   
  (iv) 17 の付録 ゲーム理論のテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明します。
   
  本書の対象者
   
  プロフェッショナル 学部生および大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のゲーム理論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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  人工知能 - 機械学習とロボット工学の未来を探る

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  3: シンボリック人工知能: ロボットの推論機能の開発に不可欠な、シンボリック AI のルールとロジックへの重点について説明します。
   
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  6: 人工知能: 最新のアプローチ: この章では、AI 実践者にとって重要な参考文献である Stuart Russell と Peter Norvig による教科書について詳しく説明します。
   
  7: スチュアート・J・ラッセル: ラッセルの AI に関する影響力のある理論、特にロボット工学における合理的エージェントに関する研究を分析します。
   
  8: 人工汎用知能: AGI の概念と、人間のような認知能力を持つロボットを作成する可能性について説明します。
   
  9: AI の乗っ取り: AI が人間の知能を超えることに関する懸念と、それがロボット工学に与える影響について調査します。
   
  10: 計算知能: ロボット工学におけるニューラル ネットワークに重点を置き、計算と知能の交差点を探ります。
   
  11: 合成知能: 人工的な手段による AI の作成を検討し、ロボットの能力を向上させます。
   
  12: インテリジェント エージェント: インテリジェント エージェントと、動的環境で自律的に動作するように設計された方法を定義します。
   
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