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神經形態工程 - 智慧系統的創新途徑 - cover

神經形態工程 - 智慧系統的創新途徑

Fouad Sabry

Translator Jin Tsui

Publisher: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Summary

在智慧系統日益驅動的世界中,「神經形態工程」對神經架構如何模仿人腦的認知功能提供了突破性的探索。這本書對於專業人士、學生和愛好者來說都是必不可少的,它提供了對生物學與技術之間融合的全面理解。隨著對智慧系統的需求不斷增長,對神經形態工程高級知識的需求也在不斷增長,這使得本書成為您未來的寶貴投資。
 
章節簡要概述:
 
1:神經形態工程:介紹此領域,強調其在機器人技術中的重要性。
 
2:神經網路(機器學習):探索神經網路的基本概念及其應用。
 
3:計算神經科學:討論神經科學和計算建模的交叉點。
 
4:人工神經元:檢視神經形態系統中人工神經元的設計與功能。
 
5:仿生計算:強調生物過程如何激發計算模型。
 
6:光學神經網路:研究神經網路中基於光的計算的潛力。
 
7:濕件計算機:探索計算的生物基質,提供創新的視野。
 
8:量子神經網路:討論量子力學在神經運算中的整合。
 
9:非常規計算:引入傳統方法以外的替代計算範式。
 
10:尖峰神經網路:深入研究事件驅動運算及其對機器人技術的影響。
 
11:儲層計算:檢查動態系統以進行有效的資訊處理。
 
12:憶阻器:解釋憶阻器在創造記憶和學習能力上的作用。
 
13:物理神經網路:研究神經網路的硬體實現。
 
14:奈米場效電晶體:討論增強神經形態運算效率的新穎設備。
 
15:馬西米利亞諾·范思哲:介紹神經形態研究中關鍵人物的貢獻。
 
16:憶阻器:探索用於高階運算架構的新型元件。
 
17:誇貝納·博恩:強調神經形態工程先驅的工作。
 
18:斯賓納克:討論模擬大型神經網路的突破性平台。
 
19:認知計算機:探索模擬人類認知過程的系統。
 
20:量子機器學習:研究量子原理如何徹底改變機器學習。
 
21:卡拉維利特拉韋爾薩迪文特拉 方程式:分析推動神經形態工程進步的關鍵方程式。
 
了解這些主題不僅可以增強您的知識,還可以使您處於技術的最前沿。這本書不僅是一種閱讀體驗;更是一種體驗。這是對了解智慧系統未來的投資。深入研究神經形態工程的世界,了解它如何塑造機器人科學,確保您有能力應對未來的挑戰。
Available since: 01/28/2025.
Print length: 258 pages.

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    資料探勘 - 透過演算法智能和機器學習解鎖洞察力

    Fouad Sabry

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    1:資料探勘:本章介紹資料探勘的基礎知識,重點在於如何應用演算法和工具來分析機器人技術中的大型資料集。
     
    2:機器學習:探索資料探勘和機器學習的交叉點,展示如何訓練模型來識別機器人系統中的模式並進行預測。
     
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    10:ELKI:深入探討 ELKI 框架,對於高階資料探勘技術非常有用,並應用於機器人系統。
     
    11:教育資料探勘:研究教育資料探勘如何改善機器人輔助學習環境和個人化教育。
     
    12:知識提取:檢視從大型資料集中提取有價值的見解的過程,引導機器人做出更好的決策。
     
    13:數據科學:將數據科學作為機器人技術的一個組成部分引入,為建立更智慧、更強大的機器人奠定基礎。
     
    14:海量線上分析:討論即時處理海量資料集的技術,確保機器人能夠即時適應新資訊。
     
    15:資料探勘範例:本章介紹了機器人技術中資料探勘應用的真實範例,展示了其實用性。
     
    16:人工智慧:探討人工智慧如何與資料探勘技術結合,賦予機器人先進的決策能力。
     
    17:監督學習:重點在於監督學習模型以及如何使用它們透過標記資料訓練機器人執行特定任務。
     
    18:神經網路(機器學習):介紹神經網路以及它們如何模仿人腦功能,這對於先進的機器人和自主系統至關重要。
     
    19:模式識別:討論允許機器人從原始資料中識別物件、手勢或語音的模式識別技術。
     
    20:無監督學習:涵蓋無監督學習技術,使機器人能夠在沒有預先定義標籤的情況下從資料中學習,從而實現更大的自主性。
     
    21:訓練、驗證和測試資料集:解釋資料集在評估和完善機器學習模型、提高機器人準確性和可靠性方面的關鍵作用。
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