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資格問題 - 基礎と応用 - cover

資格問題 - 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

適格性問題とは
 
人工知能と哲学において、適格性問題とは、現実世界のアクションのために満たさなければならない前提条件をすべて列挙することが不可能であることを指します。 意図された効果が得られるようにするためです。 この質問は、望む結果を得るのを妨げる障害にどう対処するかという質問と言い換えることができます。 これはフレーム問題と強い関係があり、その問題の派生的な側面とは対照的です。 以下は、ジョン・マッカーシー氏が提供した動機付けとなる例ですが、ロボットが通常の機能を完了するのを妨げる可能性のあるイベントをすべて列挙することは困難です。「川をうまく渡るためにボートを使うには、次のことが必要です。 ボートが手漕ぎボートであること、オールと手漕ぎ錠が壊れずに存在していること、そしてそれらが互いに適合していること、ボートが手漕ぎボートでない場合、ボートの使用は成功しません。 手漕ぎボートの運航規則には他にも多くの条件が追加される可能性があり、そのため規制を実施することが実質的に困難になっているにもかかわらず、そのニーズはまだ明示されていません。
 
どのように行うか 利点
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 資格の問題
 
第 2 章: ジョン マッカーシー (コンピューター) 科学者)
 
第 3 章: 論理プログラミング
 
第 4 章: 記号人工知能
 
第 5 章: 常識的推論
 
第 6 章: Cyc
 
第 7 章: ダグラス・レナット
 
第 8 章: 常識知識 (人工知能)
 
第 9 章: 信念の修正
 
第 10 章: フレーム問題
 
(II) 資格問題に関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野で資格問題を使用する実際の例。
 
(IV) 資格問題のテクノロジーを 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、趣味人、およびあらゆる種類の資格の問題について基礎的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Verfügbar seit: 26.06.2023.
Drucklänge: 115 Seiten.

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    自然言語処理とは
     
    自然言語処理 (nlp) は、言語学、コンピューター サイエンス、人工知能のサブ分野であり、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てています。 、具体的には、大量の自然言語データを処理および分析できるようにコンピューターをトレーニングする方法について説明します。 nlp は、コンピューターと人間の言語の間の相互作用に焦点を当てた学際的なサブフィールドです。 最終的な目標は、文書内で使用されている言語の文脈上の複雑さを含め、文書の内容を「理解」できるコンピューターを手に入れることです。 その後、システムは文書自体を分類して整理するだけでなく、文書内に含まれる情報や洞察を正確に抽出できるようになります。
     
    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: 自然言語処理の概要
     
    第 2 章: トークン化とテキストの正規化
     
    第 3 章: 品詞のタグ付け
     
    第 4 章: 解析と構文ツリー
     
    第 5 章: 固有表現の認識
     
    第 6 章: 感情分析
     
    第 7 章: 機械翻訳
     
    第 8 章: 単語埋め込みとベクトル空間モデル
     
    第 9 章: 自然言語処理のための深層学習
     
    第 10 章: 対話システムとチャットボット
     
    (ii) 自然言語処理に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での自然言語処理の使用例の実例 .
     
    (iv) 自然言語処理テクノロジーを 360 度完全に理解するために、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。
     
    これは誰ですか この本の対象者: 専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の自然言語処理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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    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: アブダクティブ推論
     
    第 2 章: チャールズ サンダース パース
     
    第 3 章 : 科学的方法
     
    第 4 章: 命題計算
     
    第 5 章: ポーネンス法
     
    第 6 章: トーレンス法
     
    第 7 章: 統計 推論
     
    第 8 章: 推論
     
    第 9 章: アブダクティブ ロジック プログラミング
     
    第 10 章: 作業仮説
     
    (ii) 一般の人々への回答 アブダクティブ推論に関するよくある質問。
     
    (iii) さまざまな分野でアブダクティブ推論が使用されている実際の例。
     
    (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 各業界が「アブダクティブ推論」テクノロジーを 360 度完全に理解できるようになります。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、 愛好家、および基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類のアブダクティブな推論を求める人。
     
     
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    ノイズ リダクションとは
     
    ノイズ リダクションは、信号からノイズを除去するプロセスです。 オーディオと画像にはノイズ低減技術が存在します。 ノイズ低減アルゴリズムにより、信号がある程度歪む可能性があります。 ノイズ除去とは、コモンモード除去比と同様、不要な信号成分を目的の信号成分から分離する回路の能力です。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ノイズ リダクション
     
    第 2 章: ドルビー ノイズ リダクション システム
     
    第 2 章 3: Dbx (ノイズ リダクション)
     
    第 4 章: デジタル画像処理
     
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    第 9 章: 非局所平均
     
    第 10 章: ブロック マッチングと 3D フィルター
     
    (II) ノイズ リダクションに関するよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野でのノイズ リダクションの実際の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のノイズ低減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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