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  畳み込みニューラル ネットワークとは
   
  深層学習の分野では、CNN とも呼ばれる畳み込みニューラル ネットワークは、通常、人工ニューラル ネットワークの一種です。 視覚データの分析を行うために使用されます。 CNN の層の少なくとも 1 つは、より伝統的な行列の乗算を、畳み込み演算 (畳み込みとしても知られる) の数学的演算に置き換えます。 これらは主な目的がピクセル データの処理であるため、画像認識プロセスと処理プロセスの両方で利用されます。 アプリケーションは、画像やビデオの認識、レコメンダー システムなどの分野で見られます。画像分類、画像セグメンテーション、医療目的の画像分析、自然言語処理、人間の脳とコンピューター間のインターフェース、金融時系列など。
   
  メリット
   
  (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 畳み込みニューラル ネットワーク
   
  第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
   
  第 3 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
   
  第 4 章: 深層学習
   
  第 5 章: 活性化関数
   
  第 6 章: レイヤー (深層学習)
   
  第 7 章: ルネット
   
  第 8 章: テンソル(機械学習)
   
  第 9 章: 受容野
   
  第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史
   
  (II) 畳み込みニューラル ネットワーク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畳み込みニューラル ネットワークの使用例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたいと考えている人 畳み込みニューラル ネットワーク。
   
  人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の 電子書籍 シリーズは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の電子書籍 シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながらアクセスしやすい探究を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。

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  Fouad Sabry

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  1: クラウド ロボティクス: クラウド ロボティクスの概要。クラウド インフラストラクチャがロボットの処理機能とストレージ機能をどのようにサポートするかを説明します。
   
  2: クライアント サーバー モデル: ロボットとクラウド サーバー間の通信を容易にするクライアント サーバー アーキテクチャの詳細を説明します。
   
  3: ニューロモルフィック コンピューティング: ニューロモルフィック コンピューティングが脳のニューラル ネットワークを模倣し、ロボットの学習と意思決定を進化させる方法を探ります。
   
  4: 同時ローカリゼーションとマッピング: クラウド コンピューティングの統合に焦点を当てて、リアルタイムのロボット マッピングとローカリゼーションを最適化します。
   
  5: 計算知能: クラウド環境でのロボットの自律的意思決定を改善するために使用される計算知能技術について詳しく説明します。
   
  6: ニューロインフォマティクス: クラウド内でニューラルコンピューティングとロボティクスを橋渡しするニューロインフォマティクスの役割を検討します。
   
  7: ロボット学習: ロボットの機械学習戦略について説明し、クラウドリソースを活用して学習と適応を強化します。
   
  8: Gregory Dudek: Gregory Dudek のロボティクス分野への貢献と、クラウドベースのロボティクス研究への影響に焦点を当てます。
   
  9: エッジコンピューティング: エッジコンピューティングがクラウドロボティクスと統合され、ソースに近い場所でデータを処理し、効率を向上させる方法を探ります。
   
  10: サイバーフィジカルシステム: クラウドロボティクスで物理ロボットをクラウドベースのデータおよびソフトウェアにリンクするために使用されるサイバーフィジカルシステムの分析。
   
  11: クラウドコンピューティング: クラウドコンピューティングの基礎を取り上げ、クラウドロボティクスの開発と進化におけるその重要性を強調します。
   
  12: ディープラーニング: ロボット工学におけるディープラーニング技術を検証し、ロボットがクラウドベースのディープラーニング モデルを使用して自律性を強化する方法を示します。
   
  13: Google Brain: Google Brain が AI とクラウドベースのロボット工学にどのように貢献し、ロボットの機械学習モデルに革命をもたらすかを紹介します。
   
  14: AI アクセラレータ: AI アクセラレータがクラウド ロボット工学を強化し、高度な計算能力でロボットの機能を高める方法を探ります。
   
  15: Amir Hussain (認知科学者): Amir Hussain の認知ロボット工学に関する研究と、それがクラウド ロボット工学の開発にどのように役立つかをレビューします。
   
  16: フォグ ロボティクス: フォグ コンピューティングとクラウド ロボット工学との相乗効果を調査し、エッジでデータを処理し、ロボットのパフォーマンスを強化します。
   
  17: マルチタスク最適化: マルチタスク最適化の方法について説明し、クラウド ロボットが複雑なタスクを同時に効率的に処理できるようにします。
   
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  19: Juyang Weng: Juyang Weng のロボット工学への貢献、特に認知モデリングとクラウドベースのロボット インテリジェンスについて取り上げます。
   
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