Apprendimento automatico (eBook)

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Fouad Sabry
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Lingua: it
Traduttore: Pinto Cosimo
Editore: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
Codice EAN: 6610000693337
Anno pubblicazione: 2025
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Descrizione

Esplora il mondo dell'apprendimento automatico e le sue intersezioni con la scienza della robotica in questa guida completa. Questo libro introduce i lettori ai concetti fondamentali dell'apprendimento automatico, dimostrandone il ruolo fondamentale nella robotica moderna. Ideale per professionisti, studenti e appassionati, offre una panoramica completa sui progressi del campo, sulle applicazioni pratiche e sui potenziali futuri, rendendolo una risorsa preziosa per chiunque investa nella robotica e nell'apprendimento automatico. 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.