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シンボリック人工知能 - 基礎と応用 - cover

シンボリック人工知能 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

記号的人工知能とは
 
人工知能の分野では、「記号的人工知能」という用語は、人工知能研究におけるすべての手法の集合を指します。 問題、ロジック、検索の高レベルの記号 (人間が読める) 表現について。 つまり、記号的人工知能とは、人工知能研究におけるあらゆる手法を集めた名称です。 シンボリック AI は、知識ベース システム、シンボリック数学、自動定理証明器、オントロジー、セマンティック Web、自動計画およびスケジューリング システムなどのアプリケーションを作成しました。 これには、ロジック プログラミング、生成ルール、セマンティック ネットやフレームなどの技術が利用されていました。 シンボリック人工知能のパラダイムは、検索、シンボリック プログラミング言語、エージェント、マルチエージェント システム、セマンティック ウェブの分野における重要なアイデアの開発につながり、形式知識と推論システムの長所と短所も生み出しました。 p>
 
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: シンボリック人工知能
 
第 2 章: 人工知能
 
第 3 章: エキスパート システム
 
第 4 章: 知識の表現と推論
 
第 5 章: ニートとだらしない人
 
第 6 章: デンドラル
 
第 7 章: 計算による認知
 
第 8 章: 物理記号システム
 
第 9 章: 人工知能の歴史
 
第 10 章: ハイブリッド インテリジェント システム
 
(II) シンボリック人工知能に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) シンボリック人工知能の実際の使用例
 
(IV) シンボリック人工知能のテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、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。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のシンボリック人工知能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: 03/07/2023.
Longitud de impresión: 104 páginas.

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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
     
    第 5 章: 相互検証 (統計)
     
    第 6 章: 誤差と残差
     
    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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