Apprentissage automatique: Algorithmes innovants et systèmes intelligents pour la robotique
Par šo e-grāmatu
Chapitres Bref aperçu :
1 : Apprentissage automatique Un aperçu des principes de l'apprentissage automatique en robotique.
2 : Intelligence artificielle Examine le rôle essentiel de l'IA dans l'amélioration des capacités robotiques.
3 : Apprentissage supervisé Plonge dans les modèles où les résultats guident les décisions robotiques.
4 : Réseau neuronal (apprentissage automatique) Présente les architectures de réseaux neuronaux pour les robots.
5 : Reconnaissance de formes Couvre le rôle des motifs dans la perception et la prise de décision des robots.
6 : Apprentissage non supervisé Explore les informations basées sur les données pour les fonctions robotiques autonomes.
7 : Ensembles de données de formation, de validation et de test Examine la préparation des données pour les applications robotiques.
8 : Méta-apprentissage (informatique) Discute des robots qui apprennent à optimiser leur propre apprentissage.
9 : Mémoire temporelle hiérarchique Explore les modèles de mémoire avancés pour la robotique.
10 : Analyse des données pour la détection des fraudes Illustre l'apprentissage automatique dans la sécurité robotique.
11 : Types de réseaux neuronaux artificiels Présentation des réseaux neuronaux appliqués à la robotique.
12 : Apprentissage profond Examine les réseaux complexes multicouches pour la robotique avancée.
13 : Règle d'apprentissage Examine les principes d'apprentissage appliqués à l'intelligence robotique.
14 : Apprentissage des fonctionnalités Décrit l'extraction de modèles significatifs dans les contextes robotiques.
15 : Réseau de croyances profondes Discute des structures de croyances profondes pour l'apprentissage robotique.
16 : Adaptation au domaine Couvre les robots s'adaptant à de nouveaux environnements et tâches.
17 : Apprentissage incrémental Montre la capacité des robots à s'appuyer sur l'apprentissage précédent.
18 : Intelligence artificielle explicable Se concentre sur la transparence dans les décisions des robots.
19 : Apprentissage auto-supervisé Examine les méthodes d'apprentissage autonomes en robotique.
20 : Intelligence artificielle symbolique Explore l'IA basée sur la logique pour la robotique.
21 : Neats and Scruffies Analyse les approches structurées et flexibles en robotique.
Ce livre n'est pas seulement un guide technique, mais un voyage éclairant à travers la science de la robotique. Alors que l'apprentissage automatique continue de transformer l'industrie, cet ouvrage fournit à la fois des outils pratiques et des perspectives théoriques, faisant de l'investissement dans ces connaissances un choix judicieux pour les futurs innovateurs.
