Machine Learning: Innovative Algorithms and Intelligent Systems for Robotics

在這篇綜合指南中探索機器學習與機器人科學的交叉世界。本書向讀者介紹了機器學習的基本概念,並展示了其在現代機器人技術中的關鍵角色。它非常適合專業人士、學生和愛好者,它提供了對該領域的進步、實際應用和未來潛力的全面見解,使其成為任何投資於機器人和機器學習的人的寶貴資源。


章節簡要概述:


1:機器學習 機器人技術中機器學習原理的概述。


2:人工智慧 檢驗人工智慧在增強機器人能力方面的不可或缺的作用。


3:監督學習深入研究結果指導機器人決策的模型。


4:神經網路(機器學習)介紹機器人的神經網路架構。


5:模式辨識 涵蓋模式在機器人感知和決策中的作用。


6:無監督學習探索自主機器人功能的數據驅動見解。


7:訓練、驗證和測試資料集 檢查機器人應用程式的資料準備。


8:元學習(電腦科學)討論機器人學習以優化自身學習。


9:分層臨時記憶體探索機器人技術的高階記憶體模型。


10:詐欺偵測的數據分析說明了機器人安全中的機器學習。


11:人工神經網路的類型 機器人技術中應用的神經網路概述。


12:深度學習 檢視高階機器人的複雜、多層次網路。


13:學習規則回顧應用於機器人智能的學習原則。


14:特徵學習 描述在機器人環境中提取有意義的模式。


15:深度信念網路討論機器人學習的深度信念結構。


16:領域適應涵蓋機器人適應新環境和任務。


17:漸進學習顯示機器人在先前學習的基礎上發展的能力。


18:可解釋的人工智慧 專注於機器人決策的透明度。


19:自我監督學習檢視機器人技術中的自力更生學習方法。


20:符號人工智慧探索基於邏輯的機器人人工智慧。


21:整潔和邋遢 分析機器人技術中的結構化和靈活方法。


本書不僅是一本技術指南,也是一趟深入的機器人科學之旅。隨著機器學習不斷改變產業,這項工作提供了實用工具和理論見解,使對這些知識的投資成為未來創新者的明智選擇。

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Machine Learning: Innovative Algorithms and Intelligent Systems for Robotics

在這篇綜合指南中探索機器學習與機器人科學的交叉世界。本書向讀者介紹了機器學習的基本概念,並展示了其在現代機器人技術中的關鍵角色。它非常適合專業人士、學生和愛好者,它提供了對該領域的進步、實際應用和未來潛力的全面見解,使其成為任何投資於機器人和機器學習的人的寶貴資源。


章節簡要概述:


1:機器學習 機器人技術中機器學習原理的概述。


2:人工智慧 檢驗人工智慧在增強機器人能力方面的不可或缺的作用。


3:監督學習深入研究結果指導機器人決策的模型。


4:神經網路(機器學習)介紹機器人的神經網路架構。


5:模式辨識 涵蓋模式在機器人感知和決策中的作用。


6:無監督學習探索自主機器人功能的數據驅動見解。


7:訓練、驗證和測試資料集 檢查機器人應用程式的資料準備。


8:元學習(電腦科學)討論機器人學習以優化自身學習。


9:分層臨時記憶體探索機器人技術的高階記憶體模型。


10:詐欺偵測的數據分析說明了機器人安全中的機器學習。


11:人工神經網路的類型 機器人技術中應用的神經網路概述。


12:深度學習 檢視高階機器人的複雜、多層次網路。


13:學習規則回顧應用於機器人智能的學習原則。


14:特徵學習 描述在機器人環境中提取有意義的模式。


15:深度信念網路討論機器人學習的深度信念結構。


16:領域適應涵蓋機器人適應新環境和任務。


17:漸進學習顯示機器人在先前學習的基礎上發展的能力。


18:可解釋的人工智慧 專注於機器人決策的透明度。


19:自我監督學習檢視機器人技術中的自力更生學習方法。


20:符號人工智慧探索基於邏輯的機器人人工智慧。


21:整潔和邋遢 分析機器人技術中的結構化和靈活方法。


本書不僅是一本技術指南,也是一趟深入的機器人科學之旅。隨著機器學習不斷改變產業,這項工作提供了實用工具和理論見解,使對這些知識的投資成為未來創新者的明智選擇。

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在這篇綜合指南中探索機器學習與機器人科學的交叉世界。本書向讀者介紹了機器學習的基本概念,並展示了其在現代機器人技術中的關鍵角色。它非常適合專業人士、學生和愛好者,它提供了對該領域的進步、實際應用和未來潛力的全面見解,使其成為任何投資於機器人和機器學習的人的寶貴資源。


章節簡要概述:


1:機器學習 機器人技術中機器學習原理的概述。


2:人工智慧 檢驗人工智慧在增強機器人能力方面的不可或缺的作用。


3:監督學習深入研究結果指導機器人決策的模型。


4:神經網路(機器學習)介紹機器人的神經網路架構。


5:模式辨識 涵蓋模式在機器人感知和決策中的作用。


6:無監督學習探索自主機器人功能的數據驅動見解。


7:訓練、驗證和測試資料集 檢查機器人應用程式的資料準備。


8:元學習(電腦科學)討論機器人學習以優化自身學習。


9:分層臨時記憶體探索機器人技術的高階記憶體模型。


10:詐欺偵測的數據分析說明了機器人安全中的機器學習。


11:人工神經網路的類型 機器人技術中應用的神經網路概述。


12:深度學習 檢視高階機器人的複雜、多層次網路。


13:學習規則回顧應用於機器人智能的學習原則。


14:特徵學習 描述在機器人環境中提取有意義的模式。


15:深度信念網路討論機器人學習的深度信念結構。


16:領域適應涵蓋機器人適應新環境和任務。


17:漸進學習顯示機器人在先前學習的基礎上發展的能力。


18:可解釋的人工智慧 專注於機器人決策的透明度。


19:自我監督學習檢視機器人技術中的自力更生學習方法。


20:符號人工智慧探索基於邏輯的機器人人工智慧。


21:整潔和邋遢 分析機器人技術中的結構化和靈活方法。


本書不僅是一本技術指南,也是一趟深入的機器人科學之旅。隨著機器學習不斷改變產業,這項工作提供了實用工具和理論見解,使對這些知識的投資成為未來創新者的明智選擇。


Product Details

BN ID: 2940180978004
Publisher: ??????? [Chinese (Traditional)]
Publication date: 01/01/2025
Series: Robotics Science [Chinese (Traditional)] , #79
Sold by: PUBLISHDRIVE KFT
Format: eBook
Pages: 317
File size: 1 MB
Language: Chinese
From the B&N Reads Blog

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