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人工知能の安全性 - 基礎と応用 - cover
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人工知能の安全性 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

人工知能の安全性とは
 
人工知能 (ai) の安全性は、事故、虐待、その他の潜在的にマイナスの結果の防止に焦点を当てた学際的な分野です。 人工知能 (ai) システムによって引き起こされます。 これは機械倫理と ai 調整で構成されており、どちらも ai システムを道徳的で有益なものにすることを目指していますが、ai の安全性には危険を監視しシステムを非常に信頼できるものにするなどの技術的懸念が含まれます。 これらの側面は両方とも、ai システムをより信頼でき有益なものにすることを目的としています。 ai 研究に加えて、安全性を優先する基準とガイドラインの開発も伴います。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
 
第 1 章: ai の安全性
 
第 2 章: 機械学習
 
第 3 章: 汎用人工知能
 
第 4: 人工知能の応用
 
第 5 章: 敵対的機械学習
 
第 6 章: 汎用人工知能による実存的リスク
 
第 7 章: ai の調整
 
第 8 章: 説明可能な人工知能
 
第 9 章: 神経記号 ai
 
第 10 章: 幻覚 (人工知能)
 
(ii) 応答 人工知能の安全性に関する一般のトップの質問。
 
(iii) 多くの分野における人工知能の安全性の使用に関する実際の例。
 
(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、人工知能の安全性テクノロジーを 360 度完全に理解できます。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類の人工知能の安全性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。
 
 
Disponível desde: 02/07/2023.
Comprimento de impressão: 123 páginas.

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    視覚知覚とは、明所視、色覚、暗所視、および明所視を使用して自分の周囲の環境を解釈する能力です。これは、環境内に存在するものによって反射される可視スペクトルの光を利用することによって実現されます。ただし、これは人がよく見える程度である視力とは異なります。たとえ完璧な視力を持っているように見える人でも、視覚的知覚情報の処理に苦労している可能性があります。
     
    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: 視覚認識
     
    第 2 章: 網膜
     
    第 3 章: 色の恒常性
     
    第 4 章: 色覚
     
    第 5 章: 視覚系
     
    第 6 章: 感覚神経系
     
    第 7 章: 光受容細胞
     
    第 8 章: 残像
     
    第 9 章: 三色性
     
    第 10 章: 錐体細胞
     
    (ii) 視覚に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) さまざまな分野における視覚の使用に関する実際の例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、および学生大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の視覚認識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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    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 国家主義テロリズム
     
    第 2 章: 紛争
     
    第 3 章: ロイヤリスト義勇軍
     
    第 4 章: アルスター義勇軍
     
    第 5 章: アルスター防衛協会
     
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    第 9 章: アーマライトと投票箱戦略
     
    第 10 章: アイルランド共和軍
     
    (ii) 国家主義テロリズムに関する一般の人々のよくある質問への回答テロリズム。
     
    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の国家主義テロリズムについての基礎知識や情報を超えたい人。
     
     
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    動きの推定 - コンピュータビジョンの進歩と応用

    Fouad Sabry

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    動き推定とは
     
    コンピュータ ビジョンおよび画像処理において、動き推定は、ある 2 寸法 画像から別の 2 寸法 画像への変換を記述する動きベクトルを決定するプロセスです。 通常はビデオ シーケンス内の隣接するフレームから取得されます。 モーションは 3 次元 (3 寸法) で発生しますが、画像は 3 寸法 シーンを 2 寸法 平面に投影したものであるため、これは不適切な問題です。 動きベクトルは、画像全体に関係する場合もあれば、長方形のブロック、任意の形状のパッチ、さらにはピクセルごとなどの特定の部分に関係する場合もあります。 動きベクトルは、並進モデル、または 3 次元すべてでの回転と並進、ズームなど、実際のビデオ カメラの動きを近似できる他の多くのモデルによって表すことができます。
     
    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: 動き推定
     
    第 2 章: 動き補償
     
    第 3 章: ブロックマッチングアルゴリズム
     
    第 4 章: h.261
     
    第 5 章: h.262 / 映画専門家グループ-2 一部 2
     
    第 6 章: 高度なビデオコーディング
     
    第 7 章: グローバル動き補償
     
    第 8 章: ブロックマッチングと 3 寸法 フィルタリング
     
    第 9 章: ビデオ圧縮画像の種類
     
    第 10 章: 映像_超解像
     
    (ii) 動き推定に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での動き推定の使用に関する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の運動推定について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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