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人間の視覚系モデル - 知覚と処理を理解する - cover

人間の視覚系モデル - 知覚と処理を理解する

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

人間の視覚系モデルとは
 
画像処理、ビデオ処理、コンピューター ビジョンの専門家は、まだ完全には理解されていない生物学的および心理的プロセスを扱うために、人間の視覚システム モデルを利用しています。このようなモデルの例は、非常に複雑なシステムの動作を単純化するために利用されます。実際の視覚システムの理解が進むたびに、モデルが更新されます。
 
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: 人間の視覚システムのモデル
 
第 2 章: データ圧縮
 
第 3 章: 画像圧縮
 
第 4 章: 変換コーディング
 
第 5 章: 目の錯覚
 
第 6 章: クロマサブサンプリング
 
第 7 章: 圧縮アーティファクト
 
第 8 章: グレースケール
 
第 9 章: トーンマッピング
 
第 10 章: 色の見えモデル
 
(ii) 人間の視覚システム モデルに関する一般のトップの質問に答える。
 
(iii) 多くの分野における人間の視覚システム モデルの使用例。
 
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人間の視覚システム モデル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。
Disponible desde: 06/05/2024.
Longitud de impresión: 95 páginas.

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    ミニマックス - 基礎と応用

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    ミニマックスとは
     
    人工知能、意思決定理論、ゲーム理論、統計学、哲学において、ミニマックスとは、確率的損失を最小限に抑えるために使用される決定ルールです。 最悪のシナリオ。 利益について議論するとき、「最小利益の最大化」を表す「マキシミン」という用語がよく使われるのを聞くことがあります。 これは当初、複数のプレーヤーが交互に動作する状況と、同時に動作する状況の両方を含む、複数プレーヤーのゼロサム ゲームの理論のために開発されました。 しかしそれ以来、この機能はより複雑なゲームや、不確実性が存在する場合の一般的な意思決定にまで拡張されました。
     
    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: ミニマックス
     
    第 2 章: ゲーム理論
     
    第 3 章: デシジョン ツリー
     
    第 4 章: アルファ-ベータ プルーニング
     
    第 5 章: エクスペクティミニマックス
     
    第 6 章: 敵対的検索
     
    第 7 章: 評価関数
     
    第 8 章: モンテカルロ木探索
     
    第 9 章: ネガマックス
     
    第 10 章: 人工知能
     
    (II) 一般のよくある質問に答える ミニマックスについて。
     
    (III) 多くの分野でのミニマックスの使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類のミニマックスに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
     
    人工知能シリーズとは
     
    人工知能の書籍シリーズでは、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、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 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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