Apprendimento automatico: Algoritmi innovativi e sistemi intelligenti per la robotica
About this ebook
Breve panoramica dei capitoli:
1: Apprendimento automatico Una panoramica dei principi dell'apprendimento automatico nella robotica.
2: Intelligenza artificiale Esamina il ruolo fondamentale dell'IA nel migliorare le capacità robotiche.
3: Apprendimento supervisionato Approfondisce i modelli in cui i risultati guidano le decisioni robotiche.
4: Rete neurale (apprendimento automatico) Introduce le architetture delle reti neurali per i robot.
5: Riconoscimento di pattern Copre il ruolo dei pattern nella percezione e nel processo decisionale dei robot.
6: Apprendimento non supervisionato Esplora approfondimenti basati sui dati per funzioni robotiche autonome.
7: Training, Validation, and Test Data Sets Esamina la preparazione dei dati per applicazioni di robotica.
8: MetaLearning (informatica) Discute l'apprendimento dei robot per ottimizzare il proprio apprendimento.
9: Hierarchical Temporal Memory Esplora modelli di memoria avanzati per la robotica.
10: Data Analysis for Fraud Detection Illustra l'apprendimento automatico nella sicurezza robotica.
11: Tipi di reti neurali artificiali Panoramica delle reti neurali applicate alla robotica.
12: Deep Learning Esamina reti complesse e multistrato per la robotica avanzata.
13: Learning Rule Esamina i principi di apprendimento applicati all'intelligenza robotica.
14: Feature Learning Descrive l'estrazione di modelli significativi nei contesti di robotica.
15: Deep Belief Network Discute le strutture di credenze profonde per l'apprendimento robotico.
16: Domain Adaptation Copre i robot che si adattano a nuovi ambienti e attività.
17: Incremental Learning Mostra la capacità dei robot di basarsi sull'apprendimento precedente.
18: Intelligenza artificiale spiegabile Si concentra sulla trasparenza nelle decisioni dei robot.
19: Apprendimento autosupervisionato Esamina i metodi di apprendimento autosufficienti nella robotica.
20: Intelligenza artificiale simbolica Esplora l'intelligenza artificiale basata sulla logica per la robotica.
21: Neats and Scruffies Analizza gli approcci strutturati e flessibili nella robotica.
Questo libro non è solo una guida tecnica, ma un viaggio illuminante attraverso la scienza della robotica. Mentre l'apprendimento automatico continua a trasformare il settore, questo lavoro fornisce sia strumenti pratici che approfondimenti teorici, rendendo l'investimento in questa conoscenza una scelta intelligente per i futuri innovatori.
