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認知ロボティクス - 自律的な意思決定のための機械知能の強化 - cover

認知ロボティクス - 自律的な意思決定のための機械知能の強化

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

1: 認知ロボット工学: ロボットを設計して人間の認知能力をシミュレートする方法の紹介。
 
2: 認知科学: 認知の背後にある学際的な科学とロボット工学における認知の役割の探求。
 
3: 包摂アーキテクチャ: 単純な動作がロボットの複雑な動作にどのように組み合わされるかを理解。
 
4: 人工意識: 機械が意識を獲得できるかどうかという議論の多いトピックの検討。
 
5: シンボリック人工知能: シンボリック AI と認知ロボット工学におけるその応用について説明します。
 
6: 認知モデル: ロボット設計のための人間の認知プロセスを模倣するモデルを紹介します。
 
7: Soar (認知アーキテクチャ): Soar アーキテクチャとインテリジェントな意思決定におけるその役割について詳しく説明します。
 
8: 発達ロボット工学: 人間の発達と同様に、ロボットが環境から学習する方法を探ります。
 
9: 認知アーキテクチャ: ロボットの認知と問題解決をサポートする構造を理解します。
 
10: インテリジェント エージェント: 自律システム内でのインテリジェント エージェントとその動作を定義します。
 
11: 具体化された認知科学: ロボット工学における認知が物理的な具体化とどのように関連しているかを調査します。
 
12: エンアクティビズム: 環境との相互作用を強調する認知理論を紹介します。
 
13: モラベックのパラドックス: ロボット工学における高レベルの推論と低レベルの物理的タスクのギャップを分析します。
 
14: ニューロロボティクス: 高度な認知のためにロボット システムにニューラル モデルを統合する方法を探ります。
 
15: オブジェクト アクション コンプレックス: ロボットが動的環境でオブジェクトを認識して対話する方法を理解します。
 
16: LIDA (認知アーキテクチャ): LIDA モデルと認知ロボットにおけるその応用について詳細に説明します。
 
17: 状況アプローチ (人工知能): AI が現実世界の環境に適応して動作する方法を検証します。
 
18: 具体化された認知: 物理的な存在と感覚フィードバックがロボットの知能にどのように影響するかを強調します。
 
19: 予測コーディング: ロボットが予測を使用して感覚情報を解釈し、行動を導く方法を理解します。
 
20: 認知神経科学: 神経科学からの洞察がロボットの認知アーキテクチャにどのように影響するかを探ります。
 
21: 認知: 認知とそのインテリジェント ロボットの設計への応用に関する包括的なレビュー。
Disponible desde: 09/12/2024.
Longitud de impresión: 245 páginas.

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    ベイジアンネットワーク - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ベイジアン ネットワークとは
     
    ベイジアン ネットワークは、有向非巡回グラフ (dag) を介して一連の変数とその条件関係を表す確率的グラフィカル モデルです。 言い換えれば、ベイジアン ネットワークは有向非巡回グラフの一種です。 ベイジアン ネットワークは、考えられる複数の既知の原因のいずれかが、すでに発生したイベントの寄与要因である可能性を判断し、その可能性に基づいて予測を行うのに最適です。 たとえば、病気と症状の間に存在する確率的な関係は、ベイジアン ネットワークで表すことができます。 このネットワークは、提供された症状に基づいてさまざまな病気が存在する確率を計算するために使用される場合があります。
     
    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: ベイジアン ネットワーク
     
    第 2 章: 尤度関数
     
    第 3 章: ベイジアン推論
     
    第 4 章: 事後確率
     
    第 5 章: グラフィカル モデル
     
    第 6 章: 期待値?最大化アルゴリズム
     
    第 7 章: ギブズ サンプリング
     
    第 8 章: マルコフ確率場
     
    第 9 章: 事後推定の最大値
     
    第 10 章: ベイズ階層モデリング
     
    (ii) ベイジアン ネットワークに関する一般のよくある質問。
     
    (iii) 多くの分野でのベイジアン ネットワークの実際の使用例。
     
    (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 各業界でベイジアン ネットワークのテクノロジーを 360 度完全に理解することができます。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類のベイジアン ネットワー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。
     
     
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