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人工知能アート - 基礎と応用 - cover

人工知能アート - 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

人工知能アートとは
 
テキストから画像へのモデルや音楽ジェネレーターなど、人工知能 (ai) システムを使用して作成された芸術作品を指します。 人工知能アートの一例として。 人工知能アートの例には、写真や楽曲が含まれます。 「デジタル アート」という用語は、それと同じ意味で使用されることがあります。 ai アートは、デジタル アートとは対照的に、生成アルゴリズムと深層学習技術を利用して、人間のアーティストが直接入力を行うことなく、独自にアートワークを開発します。 これは、コンピュータ テクノロジーのみに依存するデジタル アートとは異なります。
 
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: 人工知能アート
 
第 2 章: デジタル アート
 
第 3 章: ジェネレーティブ アート
 
第 4 章: コンピューター アート
 
第 5 章: 手続き型生成
 
第 6 章: アルゴリズム アート
 
第 7 章: 音楽と人工知能
 
第 8 章: 合成メディア
 
第 9 章: 生成型人工知能
 
第 10 章: 人工知能と著作権
 
(ii) 人工知能アートに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野での人工知能アートの使用に関する実際の例。
 
(iv) 360 度完全に活用するための各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 人工知能技術の理解。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから学びたい人 あらゆる種類の人工知能技術に関する基本的な知識や情報を超えたものです。
 
 
Disponible depuis: 04/07/2023.
Longueur d'impression: 65 pages.

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    ランダムサンプルコンセンサスとは
     
    R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。
     
    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: 無作為サンプルのコンセンサス
     
    第 2 章: 推定者
     
    第 3 章: 最小二乗法
     
    第 4 章: 異常値
     
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    第 7 章: 混合モデル
     
    第 8 章: 堅牢な統計
     
    第 9 章: 画像スティッチング
     
    第 10 章: リサンプリング (統計)
     
    (II) 無作為サンプルのコンセンサスに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でランダムサンプルのコンセンサスを使用する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のランダム サンプル コンセンサスについて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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  • ルールベースのシステム - 基礎と応用 - cover

    ルールベースのシステム - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ルールベースのシステムとは
     
    ルールベースのシステムは、コンピュータの分野で役立つ方法で情報を理解するために知識を保存および変更するために使用されます。 化学。 人工知能分野のアプリケーションや研究では、頻繁に利用されています。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 以下に関する洞察と検証 トピック:
     
    第 1 章: ルールベースのシステム
     
    第 2 章: エキスパート システム
     
    第 3 章: 推論エンジン
     
    第 4 章: コンピュータ サイエンスにおける生産システム
     
    第 5 章: ファジー ロジック
     
    第 6 章: 人工ニューラル ネットワーク
     
    第 7 章: 遺伝的アルゴリズム
     
    第 8: ルールベースの機械学習
     
    第 9 章: ロジック プログラミング
     
    第 10 章: 字句解析
     
    (ii) ルールベースのシステムに関する一般のよくある質問に答える
     
    (iii) 多くの分野でルールベースのシステムを使用する実際の例。
     
    (iv) 各業界で必要となる 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ルールベース システムのテクノロジーを 360 度完全に理解します。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類のルールベースのシステムに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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