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  メカニズム デザインとは
   
  経済学とゲーム理論の分野において、メカニズム デザインは、経済のメカニズムやインセンティブの設計に対して目標第一のアプローチをとる下位分野です。 、プレイヤーが合理的に行動することが想定される戦略的状況において、望ましい目的に向かって取り組むことを目的としています。 ゲームの終わりから始まり、その後は逆方向に進むため、リバース ゲーム理論としても知られています。 これは、市場設計、オークション理論、社会的選択理論などの経済学や政治の分野、さらにはネットワーク システムなど、幅広い応用範囲があります。
   
  How You Will 利点
   
  (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 機構設計
   
  第 2 章: ラプラスの方程式
   
  第 3 章: 尤度関数
   
  第 4 章: ナビエ?ストークス方程式
   
  第 5 章: 最尤推定
   
  第 6 章: 十分な統計
   
  第 7 章: 線形弾性
   
  第 8 章: フィッシャー情報
   
  第 9 章: 陰関数定理
   
  第 10 章: カルバック?ライブラー発散
   
  (II) メカニズム設計に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野でのメカニズム設計の使用例の実例。
   
  ( IV) メカニズム設計のテクノロジーを 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、あらゆる種類の機構設計について基礎的な知識や情報を超えて学びたいと考えている人。
   
   

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  AGI として知られる汎用人工知能は、理論上のみ存在する一種のインテリジェント エージェントです。 AGI の背後にある基本的な考え方は、人間や動物が達成できるあらゆる知的努力を実行する方法を学習できるということです。 あるいは、汎用人工知能 (AGI) は、経済的に関連する仕事の大部分において、人間のシステムを超える自給自足システムとして特徴付けられています。 汎用人工知能 (AGI) の開発は、一部の人工知能研究や OpenAI、DeepMind、Anthropic などの企業の重要な目標の 1 つです。 汎用人工知能 (AGI) は、SF と未来研究の両方で人気のある概念です。
   
  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: 汎用人工知能
   
  第 2 章: 人工知能
   
  第 3 章: 人工知能の歴史
   
  第 4 章: 人工知能の哲学
   
  第 5 章: 人工知能の概要
   
  第 6 章: 人工知能の年表
   
  第 7 章: 人工頭脳
   
  第 8 章: 弱い人工知能
   
  第 9 章: AI 乗っ取り
   
  第 10 章: 汎用人工知能による実存的リスク
   
  (II) 一般的な人工知能に関する一般のよくある質問に答えます。
   
  (III) 多くの分野で一般的な人工知能を使用する実際の例。
   
  (IV) 17 の付録で簡単に説明します。 、各業界の 266 の新興テクノロジーを取り上げ、一般的な人工知能テクノロジーを 360 度完全に理解できます。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生 大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の一般的な人工知能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。
   
   

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