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狭い人工知能 - 基礎と応用 - cover

狭い人工知能 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

狭い人工知能とは
 
「弱い人工知能」という用語は、心のほんの一部だけを組み込んだ ai、または焦点を絞っただけの ai を指します。 単一の特定のタスクを実行することについて。 ジョン・サールによれば、それは「心についての仮説を検証するのには役立つだろうが、実際には心ではない」という。 あまり強力ではない人工知能は、情報を記憶し、周囲を感知し、簡単な問題の解決策を見つけるなど、人間が単純なタスクを実行する方法を再現しようとします。 一方、強力な人工知能は、テクノロジーを利用して、自ら考えて学習することができます。 コンピュータは、アルゴリズムなどの技術や過去の知識を活用することで、人間と同じような独自の考え方を構築することが可能です。 非常に高度な人工知能システムは現在、最初に開発した人間の助けなしで機能する方法を学習しています。 弱い人工知能は自分で考えることができません。 できることは、観察して学習できる物理的な動作を模倣することだけです。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) についての洞察と検証。 次のトピック:
 
第 1 章: 弱い人工知能
 
第 2 章: 人工知能
 
第 3 章: チャットボット
 
第 4 章: マシン 学習
 
第 5 章: インテリジェント エージェント
 
第 6 章: 人工知能の歴史
 
第 7 章: 人工知能の応用
 
第 8 章 : チューリング テスト
 
第 9 章: 人工知能の用語解説
 
第 10 章: 説明可能な人工知能
 
(ii) 狭い人工知能に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) 多くの分野での狭い人工知能の使用に関する現実世界の例。
 
(iv) 360 の各業界における 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 - 程度の狭い人工知能のテクノロジーを完全に理解している方。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびそれらの人々 あらゆる種類の狭い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 depuis: 03/07/2023.
Longueur d'impression: 225 pages.

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    ファジィ集合理論 - 基礎と応用

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    ファジー集合理論とは
     
    数学の分野では、ファジー集合は、さまざまな程度のメンバーシップを持つ構成要素を含む集合として定義されます。 Lotfi A. Zadeh は 1965 年にファジー集合の概念を独自に開発し、伝統的な集合の概念の拡張として世界に提示しました。この同じ時期に、Salii (1965) は彼が言及したより広範な種類の構造を定義しました。 L関係として。 彼はこの構造を抽象代数の枠組みで調べました。 ファジィ関係は現在ファジィ数学全体で利用されており、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野で応用されており、L が単位間隔 [0, 1] の場合の L リレーションの特別な例です。 ファジィ関係は、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野に応用できます。
     
    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:
     
    第 1 章: ファジー集合
     
    第 2 章: カルーザ?クライン理論
     
    第 3 章: ディラック方程式
     
    第 4 章: 応力?エネルギー テンソル
     
    第 5 章: ファジィ制御システム
     
    第 6 章: 測定可能な基数
     
    第 7 章: ラドン?ニコジム定理
     
    第 8 章: 安定分布
     
    第 9 章: 4 勾配
     
    第 10 章: ピアソン分布
     
    (II) ファジィ集合論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ファジィ集合論の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類のファジィ集合論に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 等角投影
     
    第 2 章: 正投影
     
    第 3 章: 3d 投影
     
    第 4 章: オイラー角
     
    第 5 章: 回転行列
     
    第 6 章: 四元数と空間回転
     
    第 7 章: 斜投影
     
    第 8 章: 変換マトリックス
     
    第 9 章: ジンバル ロック
     
    第 10 章: 四面体
     
    (ii) に関する一般のよくある質問に答える等角投影。
     
    (iii) 多くの分野での等角投影の使用例の実例。
     
    この本の対象者
     
    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等角図法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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    エクサスケールコンピューティングは、スーパーコンピューターの機能を測定したものです。これは、少なくとも「1秒あたり1018 IEEE 754倍精度(64ビット)操作(乗算および/または加算)(exaFLOP)」を計算できるコンピューティングシステムを指します。
     
    ハウユーメリット
     
    (I)次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第1章:Exascaleコンピューティング
     
    第2章:スーパーコンピューター
     
    第3章:FLOPS
     
    第4章:National Energy Research Scientific Computing Center
     
    第5章:TOP500
     
    第6章:ワットあたりのパフォーマンス
     
    第7章:Green500
     
    第8章:ペタスケールコンピューティング
     
    第9章:最速のコンピューターのリスト
     
    第10章:メニーコアプロセッサー
     
    第11章:インドでのスーパーコンピューティング
     
    第12章:Kコンピューター
     
    第13章:日本でのスーパーコンピューティング
     
    第14章:ヨーロッパでのスーパーコンピューティング
     
    第15章:Xeon Phi
     
    第16章:サミット(スーパーコンピューター)
     
    第17章:フロンティア(スーパーコンピューター)
     
    第18章:ふがく(スーパーコンピューター)
     
    第19章:Fujitsu A64FX
     
    第20章:Aurora(スーパーコンピューター)
     
    第21章:JUWELS
     
    (II)エクサスケールコンピューティングに関する一般のトップ質問への回答
     
    (III)実世界多くの分野でのエクサスケールコンピューティングの使用例。
     
    (IV)17の付録で、エクサスケールコンピューティングのテクノロジーを360度完全に理解するための各業界の266の新しいテクノロジーについて簡単に説明します。
     
    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エクサスケールの基本的な知識や情報を超えたい人コンピューティング。
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