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透過神經架構實現突破性智能 - 透過神經網路和自適應學習推進機器人技術 - cover

透過神經架構實現突破性智能 - 透過神經網路和自適應學習推進機器人技術

Fouad Sabry

Übersetzer Jin Tsui

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

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Beschreibung

在當今世界,機器人和人工智慧 (人工智慧) 正在塑造產業並重新定義人類潛力。 《透過神經架構實現突破性智慧》深入探討了人工智慧和機器人技術的進展,為機器人科學領域的專業人士、學生和愛好者提供了不可或缺的見解。無論您是經驗豐富的研究人員、本科生還是業餘愛好者,這本書都可以讓您全面了解重塑我們未來的技術革命。在當今快節奏的科技環境中,了解這些系統的好處是無法估量的。
 
章節簡要概述:
 
1:比納48:探索人形機器人 比納48 的進步及其與 人工智慧 意識的連結。
 
2:安卓(機器人):深入探討安卓機器人的開發與能力,塑造人機互動。
 
3:技術奇點:研究技術奇點的概念,即人工智慧超越人類智慧。
 
4:朱利葉斯·普里斯庫斯:了解朱利葉斯·普里斯庫斯在超人類主義和人工智慧倫理方面的貢獻,凸顯人類潛能。
 
5:瑪蒂娜·羅斯布拉特:了解 瑪蒂娜·羅斯布拉特 在創造人工智慧思維和數位永生方面的開創性工作。
 
6:本·格策爾:了解 本·格策爾 在 通用人工智慧(通用人工智慧)方面的工作以及他對智慧機器的願景。
 
7:人工智慧的倫理:分析圍繞人工智慧的關鍵倫理問題,從隱私到決策自主權。
 
8:特拉塞姆運動:深入探討 特拉塞姆運動 對思維上傳的探索及其在人工智慧未來中的作用。
 
9:數位永生:研究數位永生的概念以及人工智慧如何在生命之外保存人類意識。
 
10:托比·沃爾什(托比·沃爾什):了解托比·沃爾什(托比·沃爾什)對人工智慧安全、政策以及我們在道德整合人工智慧方面面臨的挑戰的看法。
 
11:馬西米利亞諾·范思哲:揭示 馬西米利亞諾·范思哲 在神經網路及其應用方面的開創性工作。
 
12:馬丁福特(作者):學習馬丁福特對自動化、人工智慧對就業的影響和社會轉變的觀點。
 
13:機器人流程自動化:探索機器人流程自動化如何改變從金融到醫療保健的各個產業。
 
14:三寶機器人(機器人):了解三寶機器人在商業和服務上的創新特徵和應用。
 
15:凱特·德夫林(凱特·德夫林):了解凱特·德夫林在人類機器人關係方面的工作以及機器人如何影響社會動態。
 
16:索菲亞(機器人):了解著名的人形機器人索菲亞及其對人工智慧研究和人類互動的影響。
 
17:漢森機器人公司:深入了解 漢森機器人公司 在創造栩栩如生的機器人和推進人工智慧系統方面的貢獻。
 
18:艾達:探索世界上第一位機器人藝術家 艾達 及其在模糊人工智慧和創造力之間界限方面的作用。
 
19:史蒂芬妮·丁金斯:深入研究 史蒂芬妮·丁金斯 在創造包容性人工智慧及其與社會正義的交叉方面的作品。
 
20:溫德爾·瓦拉赫:了解溫德爾·瓦拉赫關於人工智慧治理的理論以及人工智慧系統所需的道德框架。
 
21:丹尼爾·右·斯莫爾(丹尼爾·右·斯莫爾):以丹尼爾·右·斯莫爾(丹尼爾·右·斯莫爾)對智慧系統及其未來對社會的影響的探索作為總結。
 
透過這些主題,本書對人工智慧和機器人技術如何與人類生活融合進行了徹底的探討。透過探索思想領袖的工作以及圍繞該領域的道德困境,讀者不僅可以獲得技術見解,還可以獲得對人類未來的哲學視角。對於任何涉及機器人或人工智慧的人來說,這本書都是必不可少的資源。
Verfügbar seit: 26.01.2025.
Drucklänge: 210 Seiten.

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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。
     
    3:文本探勘:深入研究文本探勘,展示機器人系統如何從非結構化文字資料中提取有用資訊。
     
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    9:詐欺偵測的資料分析:探討資料探勘如何幫助機器人辨識金融或安全等各領域的詐欺和異常情況。
     
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    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。
     
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    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。
     
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  • 神經信息學 - 通過人工神經網絡結合神經科學數據和信息處理 - cover

    神經信息學 - 通過人工神經網絡結合神經科學數據和信息處理

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    什麼是神經信息學
     
    信息學和神經學領域相結合,建立了神經信息學學科。在神經科學領域使用人工神經網絡處理數據和信息被稱為神經信息學。需要利用神經信息學的三個主要領域如下:創建神經系統的計算機模型和大腦中發生的過程。創建用於分析和建模來自該領域的數據的工具神經科學,創建用於管理和共享神經科學領域所有分析級別數據的工具和數據庫,
     
    您將如何受益
     
    p>(I) 對以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:神經信息學
     
    第 2 章:神經科學
     
    第 3 章:思維上傳
     
    第 4 章:計算神經科學
     
    第 5 章:仿生計算
     
    第 6 章:神經形態工程
     
    第 7 章:Terry Sejnowski
     
    第8章:神經網絡
     
    第9章:克拉斯諾高等研究院
     
    第10章:神經計算
     
    第11章:藍腦計劃
     
    第12章:國際神經信息學協調inating Facility
     
    第13章:人腦計劃
     
    第14章:多仿真協調器
     
    第15章:腦仿真
     
    第16章: 信息學
     
    第十七章:神經系統網絡模型
     
    第十八章:腦圖概述
     
    第十九章:Upinder Singh Bhalla
     
    第 20 章:預測編碼
     
    第 21 章:MIT 腦與認知科學系
     
    (二)回答公眾關於神經信息學的熱門問題。
     
    (三)神經信息學在多個領域的真實應用案例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要解釋每個行業的 266 項新興技術,以 360 度全面了解神經信息學技術。
     
    本書的讀者
     
    專業人士、本科生和研究生、愛好者、愛好者,以及那些想要超越任何類型的神經信息學基礎知識或信息的人.
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  • 憶阻器 - 超越摩爾定律的計算應用新時代 - cover

    憶阻器 - 超越摩爾定律的計算應用新時代

    Fouad Sabry

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    什麼是憶阻器
     
    具有兩個端子且電荷流和磁通量之間存在非線性聯繫的電子元件稱為憶阻器。 Leon Chua 是 1971 年第一個對其進行表徵並為其命名的人。隨著它的加入,完成了基本電氣元件的理論四重奏,其中還包括電阻器、電容器和電感器。
     
    您將如何受益
     
    (I) 關於以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:憶阻器
     
    第 2 章: 霍爾效應
     
    第三章:MOSFET
     
    第四章:CMOS
     
    第五章:自旋電子學
     
    第六章:電容
     
    第 7 章:電氣元件
     
    第 8 章:負電阻
     
    第 9 章:神經形態工程
     
    第 10 章:隧道磁阻
     
    第 11 章:相變存儲器
     
    第 12 章:庫侖封鎖
     
    第 13 章:蔡氏電路
     
    第 14 章:量子點接觸
     
    第 15 章:電阻式隨機存取存儲器
     
    第 16 章:量子攪拌、棘輪和泵浦
     
    第 17 章:肖克利?奎塞爾極限
     
    第 17 章18:相位量子比特
     
    第1章9:物理神經網絡
     
    第20章:碳納米管場效應晶體管
     
    第21章:憶阻器
     
    (二)解答公眾對憶阻器的熱門疑問。
     
    (III) 憶阻器在多個領域的應用實例。
     
    (IV) 17個附錄,簡要說明各行業266項新興技術,360度充分理解憶阻器技術。
     
    這本書適合哪些人
     
    專業人士、本科生和研究生、愛好者、業餘愛好者和那些想去的人超越任何類型憶阻器的基本知識或信息。
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