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モーダルロジック - 基礎と応用 - cover

モーダルロジック - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

モーダル ロジックとは
 
必要性と可能性に関するステートメントは、モーダル ロジックとして知られるタイプのロジックを使用して表現できます。 知識、義務、因果関係などの概念を理解するための方法として、哲学やそれに密接に関連する他の科目の重要な要素です。 たとえば、この公式は、認識論的様相論理で知られているステートメントを記述するために使用できます。 同じ公式を使用して、義務的な様相論理の枠組み内で道徳的責任を表現することができます。 様相アサーションから引き出せる結論は、様相ロジックによって考慮されます。 たとえば、認識論理の大部分は、この公式をトートロジーであると考えています。これは、知識があるとみなされる唯一の主張は真であるという概念の表現です。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: モーダル ロジック
 
第 2 章: 最初 -order 論理
 
第 3 章: 命題微積分
 
第 4 章: サウル・クリプキ
 
第 5 章: クリプキ意味論
 
第 6 章: 時間 ロジック
 
第 7 章: 認識モーダル ロジック
 
第 8 章: アクセシビリティ関係
 
第 9 章: S5 (モーダル ロジック)
 
第 10 章 : ダイナミック ロジック (モーダル ロジック)
 
(II) モーダル ロジックに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でモーダル ロジックを使用する実際の例。
 
(IV) モーダル ロジックのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。
 
本書の対象者 
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の様相ロジック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
 
 
Verfügbar seit: 30.06.2023.
Drucklänge: 204 Seiten.

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    汎用人工知能とは
     
    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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    隠れマルコフ モデルとは
     
    HMM としても知られる隠れマルコフ モデルは、統計マルコフ モデルの一種です。 HMM では、表現されているシステムは、観察できない状態 (したがって「隠れた」という名前) を持つマルコフ過程と呼ばれます。 HMM の定義の要件の 1 つを満たすためには、その結果が別のプロセスの結果によって特定の方法で「影響を受ける」測定可能なプロセスが存在する必要があります。 直接見ることはできないので、観察しながら学ぶことが目的です。 HMM には、特定の時点で発生するイベントの結果は、その時点で発生するイベントの結果によってのみ「影響」される必要があり、その時点および時点で発生するイベントの結果は条件付きでなければならないという追加の基準が含まれています。 特定の時刻に発生する場合は、時刻とは関係ありません。
     
    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: 隠れマルコフ モデル
     
    第 2 章: マルコフ連鎖
     
    第 3 章: ビタビ アルゴリズム
     
    第 4 章: 期待値最大化アルゴリズム
     
    第 5 章: Baum?Welch アルゴリズム
     
    第 6 章: Metropolis?Hastings アルゴリズム
     
    第 7 章: ベイジアン ネットワーク
     
    第 8 章: ギブズ サンプリング
     
    第 9 章: 混合モデル
     
    第 10 章: フォワード アルゴリズム
     
    (II) 隠れマルコフ モデルに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野で隠れマルコフ モデルを使用する実際の例。
     
    (IV) 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、そしてこれから勉強したい人 あらゆる種類の隠れマルコフ モデルに関する基本的な知識や情報を超えています。
     
     
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  • 認知アーキテクチャ - 基礎と応用 - cover

    認知アーキテクチャ - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    コグニティブ アーキテクチャとは
     
    「コグニティブ アーキテクチャ」という用語は、人間の心の構造に関する理論と、そのような理論の計算による実装の両方を指します。 人工知能(ai)や計算認知科学の分野で活用されています。 「認知的アーキテクチャ」という用語は、「心理的アーキテクチャ」と同じ意味で使用することもできます。 形式化されたモデルは、包括的な認知理論をさらに洗練させる目的と、実用的な人工知能プログラムの開発の両方に利用できます。 act-r および soar コグニティブ アーキテクチャは、成功したコグニティブ アーキテクチャの例です。 アレン ニューウェルは、1990 年に認知理論のソフトウェア実装として認知アーキテクチャの研究を最初に開始した人物として知られています。
     
    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: 認知アーキテクチャ
     
    第 2 章: 認知科学
     
    第 3 章: コネクショニズム
     
    第 4 章: act-r
     
    第 5 章: 認知の統一理論
     
    第 6 章: 計算的認知
     
    第 7 章: 計算的 心の理論
     
    第 8 章: clarion (認知アーキテクチャ)
     
    第 9 章: lida (認知アーキテクチャ)
     
    第 10 章: 微分可能ニューラル コンピューター
     
    (ii) コグニティブ アーキテクチャ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コグニティブ アーキテクチャの実際の使用例。
     
    (iv) 17 の付録 コグニティブ アーキテクチャのテクノロジを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジを簡単に説明します。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のコグニティブ アーキテクチャ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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