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遺伝的プログラミング - 基礎と応用 - cover

遺伝的プログラミング - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

遺伝的プログラミングとは
 
人工知能の分野において、遺伝的プログラミング (略称 gp) は、不適切なプログラムの集団を、より適したプログラムに進化させるための手法です。 特定のタスクに適しています。 これは、自然の遺伝的プロセスと同等の操作をプログラムの集団に適用することによって実現されます。
 
どのようなメリットがあるか
 
(i) 洞察、および 次のトピックに関する検証:
 
第 1 章: 遺伝的プログラミング
 
第 2 章: バイオインスピレーションコンピューティング
 
第 3 章: cma-es
 
第 4 章: 適応度近似
 
第 5 章: 遺伝子発現プログラミング
 
第 6 章: 遺伝子表現
 
第 7 章: 文法の進化
 
第 8 章: 帰納的プログラミング
 
第 9 章: 線形遺伝的プログラミング
 
第 10 章: 多式プログラミング
 
(ii) 遺伝的プログラミング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遺伝的プログラミングの使用例。
 
(iv) 360 の各業界における 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の遺伝的プログラミング技術の完全な理解。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、および以下のような人々 あらゆる種類の遺伝的プログラミング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。
 
 
Verfügbar seit: 01.07.2023.
Drucklänge: 108 Seiten.

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    章の概要:
     
    1: ナノ粒子による薬物送達: この章では、ナノ粒子の概念と薬物送達におけるナノ粒子の役割を紹介し、治療結果を改善する能力に焦点を当てます。
     
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  • 汎用人工知能による実存的リスク - 基礎と応用 - cover

    汎用人工知能による実存的リスク - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    汎用人工知能による実存リスクとは
     
    汎用人工知能による実存リスクとは、汎用人工知能 (agi) の大幅な進歩により、いつか次のような事態がもたらされる可能性があるという考えを指します。 人類の滅亡、または地球規模で取り返しのつかないその他の種類の壊滅的な出来事。
     
    どのような恩恵を受けるか
     
    (i ) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 汎用人工知能による実存リスク
     
    第 2 章: 汎用人工知能
     
    第 3 章: 超知能
     
    第 4 章: 技術的特異点
     
    第 5 章: ai の乗っ取り
     
    第 6 章: 機械知能研究所
     
    第 7 章: ニック・ボストロム
     
    第 8 章: フレンドリーな人工知能
     
    第 9 章: ai 機能の制御
     
    第 10 章: 超知能: パス
     
    (ii) 応答 汎用人工知能による生存リスクに関する一般のトップの質問。
     
    (iii) 多くの分野における汎用人工知能による生存リスクの使用に関する実際の例。
     
    (iv) 17 付録では、汎用人工知能テクノロジーによる存続リスクを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジーについて簡単に説明しています。
     
    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、および汎用人工知能によるあらゆる種類の実存的リスクについて、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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    出現 - ロボット工学における複雑系のダイナミクスの探究

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    章の概要:
     
    1: 創発: 創発の概念の紹介。単純なシステムがどのように複雑な動作を生み出すかを示します。
     
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    3: 複雑性: 複雑性の性質と、それが科学研究とロボット システムに与える影響について説明します。
     
    4: 量子力学: 量子力学がミクロレベルでの創発現象の説明にどのように役立つかを探ります。
     
    5: 統計力学: 大規模システムやロボット工学における創発行動の基盤となる統計的手法を紹介します。
     
    6: 複雑系: 多くのコンポーネントが相互作用して予測不可能な結果を​​生み出す複雑なシステムを深く掘り下げます。
     
    7: 還元主義: 複雑なシステムを基本的なコンポーネントに還元すると、創発特性が失われることが多いことを分析します。
     
    8: 全体論: 創発現象を完全に把握するには、システム全体を理解する必要があることを示唆する全体論的視点を探ります。
     
    9: 自己組織化: ロボットの自律性にとって重要な、外部制御なしでシステムが自己組織化する方法を調べます。
     
    10: 社会シミュレーション: マルチロボットの協力に関連する、創発行動を社会システムでモデル化する方法について説明します。
     
    11: 自己組織化臨界性: 自然に臨界状態に進化し、予測不可能な方法でロボット工学に影響を与えるシステムに関する洞察を提供します。
     
    12: 創発主義: 創発主義の包括的な見方を示し、自然システムと人工システムの理解におけるその重要性を強調します。
     
    13: 社会的複雑性: 社会システムの複雑性と、そのロボットシステムおよび集合知との類似点を探ります。
     
    14: 計算社会学: 社会ダイナミクスを研究するための計算手法と、そのロボット工学への適用性を紹介します。
     
    15: 動的システム理論: ロボットシステムの動作をモデル化する上での動的システム理論の役割に焦点を当てます。
     
    16: 生成科学: 生成科学の原理が自律ロボットシステムの作成にどのように適用されるかを調査します。
     
    17: 複雑適応システム: 自然とロボットの両方の適応システムが環境の変化にどのように反応するかを調べます。
     
    18: コンピューターシミュレーションと組織研究: コンピューターシミュレーションを使用してロボットチームに関連する組織行動を研究する方法について説明します。
     
    19: 普遍的ダーウィニズム: 普遍的ダーウィニズムの理論と、それが進化型ロボット工学と 人工知能 開発にどのように役立つかを探ります。
     
    20: 粒子: 群知能に焦点を当て、ロボットの動作をモデル化する粒子ベースのアプローチを調査します。
     
    21: 人工生命: 人工生命と、自律型ロボット システムの開発におけるその重要性の高まりを探って締めくくります。
     
    「出現」は、ロボット工学の複雑で相互接続された世界とそれ以外の世界を理解するための重要なフレームワークを提供します。その包括的なアプローチは、ロボット工学、複雑性科学、人工知能の分野で進歩を目指す人にとって不可欠です。
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