Produkt zum Begriff Verschiedenen:
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Artificial Intelligence
Negnevitsky shows students how to build intelligent systems drawing on techniques from knowledge-based systems, neural networks, fuzzy systems, evolutionary computation and now also intelligent agents. The principles behind these techniques are explained without resorting to complex mathematics, showing how the various techniques are implemented, when they are useful and when they are not. No particular programming language is assumed and the book does not tie itself to any of the software tools available. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.
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Prolog Programming for Artificial Intelligence
The fourth edition of this best-selling guide to Prolog and Artificial Intelligence has been updated to include key developments in the field while retaining its lucid approach to these topics. New and extended topics include Constraint Logic Programming, abductive reasoning and partial order planning.Divided into two parts, the first part of the book introduces the programming language Prolog, while the second part teaches Artificial Intelligence using Prolog as a tool for the implementation of AI techniques.This textbook is meant to teach Prolog as a practical programming tool and so it concentrates on the art of using the basic mechanisms of Prolog to solve interesting problems. The fourth edition has been fully revised and extended to provide an even greater range of applications, making it a self-contained guide to Prolog, AI or AI Programming for students and professional programmers.
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Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition
Thelong-anticipated revision of ArtificialIntelligence: A Modern Approach explores the full breadth and depth of the field of artificialintelligence (AI). The 4th Edition brings readers up to date on the latest technologies,presents concepts in a more unified manner, and offers new or expanded coverageof machine learning, deep learning, transfer learning, multi agent systems,robotics, natural language processing, causality, probabilistic programming,privacy, fairness, and safe AI.
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AIPD - Artificial Intelligence Police Department Steam CD Key
Betritt die KI-Arena, in der du mit einer Vielzahl an Waffen und Modifikationen bösartigen KI-Gegnern entgegentrittst. AIPD, ein moderner Koop-Shooter aus der Vogelperspektive, der mit zwei Sticks gesteuert wird, ist unsere Hommage an den Neon-Stil der 80er Jahre, der durch Spiele wie Minestorm auf der Vectrex Konsole oder Kinofilmen wie TRON unsterblich gemacht wurde. Erlebe tausende von Kombinationsmöglichkeiten aus Gegner- und Arenapermutationen, die dir ein nie dagewesenes und nahezu unli...
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Was sind die verschiedenen Arten von Aktoren und wie werden sie in der Robotik und Automatisierung eingesetzt?
Die verschiedenen Arten von Aktoren in der Robotik sind beispielsweise Elektromotoren, Pneumatikzylinder und hydraulische Aktuatoren. Diese werden verwendet, um Bewegungen und Aktionen in Robotern und automatisierten Systemen zu steuern. Elektromotoren werden häufig für präzise und schnelle Bewegungen eingesetzt, während Pneumatikzylinder und hydraulische Aktuatoren für kraftvolle und robuste Anwendungen verwendet werden.
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Was sind die verschiedenen Methoden zur Lageerkennung in der Robotik?
Die verschiedenen Methoden zur Lageerkennung in der Robotik umfassen unter anderem die Verwendung von Sensoren wie Kameras, Lidar und Ultraschall. Zusätzlich können auch Algorithmen wie SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) eingesetzt werden, um die Position des Roboters zu bestimmen. Weitere Techniken sind die Nutzung von GPS, Odometrie und Inertialsensoren zur Lokalisierung des Roboters in seiner Umgebung.
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Wie kann die Bewegungserfassung in der Robotik zur Verbesserung der Automatisierung von Prozessen beitragen?
Die Bewegungserfassung in der Robotik ermöglicht es, präzise und wiederholbare Bewegungen durchzuführen, was die Effizienz von automatisierten Prozessen erhöht. Durch die genaue Erfassung von Bewegungen können Roboter kollaborativ mit Menschen arbeiten und sicherer in der Produktion eingesetzt werden. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Bewegungserfassungstechnologien trägt dazu bei, die Automatisierung von Prozessen in verschiedenen Branchen zu optimieren.
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"Was sind die aktuellen und zukünftigen Anwendungen von Robotik in verschiedenen Branchen?"
Die aktuellen Anwendungen von Robotik sind in der Fertigungsindustrie, im Gesundheitswesen und im Transportwesen weit verbreitet. Zukünftige Anwendungen könnten in der Landwirtschaft, im Einzelhandel und in der Bauindustrie liegen. Die Robotik wird voraussichtlich weiterhin in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit zu verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Verschiedenen:
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Larson, Erik J.: The Myth of Artificial Intelligence
The Myth of Artificial Intelligence , Futurists are certain that humanlike AI is on the horizon, but in fact engineers have no idea how to program human reasoning. AI reasons from statistical correlations across data sets, while common sense is based heavily on conjecture. Erik Larson argues that hyping existing methods will only hold us back from developing truly humanlike AI. , >
Preis: 21.46 € | Versand*: 0 € -
Introduction to Artificial Intelligence – Modern Tech Essentials John Academy Code
Mit unserem Kurs „Einführung in künstliche Intelligenz" können Sie in den sich verändernden Bereich der KI eintauchen. Dieser Kurs ist für Anfänger und Technikbegeisterte konzipiert. Er behandelt Kernideen der KI und ihre praktischen Anwendungen in verschiedenen Branchen. Es sind keine KI-Vorkenntnisse erforderlich. Sie können von Anfang an beginnen und erkunden, wie KI das heutige digitale Ökosystem prägt. Merkmale: Interaktives Lernen: Nehmen Sie an praktischen Übungen und praxisnahen Proje...
Preis: 9.99 € | Versand*: 0.00 EUR € -
Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence
"The authors’ clear visual style provides a comprehensive look at what’s currently possible with artificial neural networks as well as a glimpse of the magic that’s to come."—Tim Urban, author of Wait But WhyFully Practical, Insightful Guide to Modern Deep LearningDeep learning is transforming software, facilitating powerful new artificial intelligence capabilities, and driving unprecedented algorithm performance. Deep Learning Illustrated is uniquely intuitive and offers a complete introduction to the discipline’s techniques. Packed with full-color figures and easy-to-follow code, it sweeps away the complexity of building deep learning models, making the subject approachable and fun to learn.World-class instructor and practitioner Jon Krohn—with visionary content from Grant Beyleveld and beautiful illustrations by Aglaé Bassens—presents straightforward analogies to explain what deep learning is, why it has become so popular, and how it relates to other machine learning approaches. Krohn has created a practical reference and tutorial for developers, data scientists, researchers, analysts, and students who want to start applying it. He illuminates theory with hands-on Python code in accompanying Jupyter notebooks. To help you progress quickly, he focuses on the versatile deep learning library Keras to nimbly construct efficient TensorFlow models; PyTorch, the leading alternative library, is also covered.You’ll gain a pragmatic understanding of all major deep learning approaches and their uses in applications ranging from machine vision and natural language processing to image generation and game-playing algorithms.Discover what makes deep learning systems unique, and the implications for practitionersExplore new tools that make deep learning models easier to build, use, and improveMaster essential theory: artificial neurons, training, optimization, convolutional nets, recurrent nets, generative adversarial networks (GANs), deep reinforcement learning, and moreWalk through building interactive deep learning applications, and move forward with your own artificial intelligence projectsRegister your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.
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Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition
Thelong-anticipated revision of ArtificialIntelligence: A Modern Approach explores the full breadth and depth of the field of artificialintelligence (AI). The 4th Edition brings readers up to date on the latest technologies,presents concepts in a more unified manner, and offers new or expanded coverageof machine learning, deep learning, transfer learning, multi agent systems,robotics, natural language processing, causality, probabilistic programming,privacy, fairness, and safe AI.
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Wie hat die Robotik die moderne Fertigungsindustrie verändert? Welche Potenziale bieten Roboter für die Automatisierung von Arbeitsprozessen?
Die Robotik hat die moderne Fertigungsindustrie durch die Automatisierung von Arbeitsprozessen revolutioniert, was zu einer Steigerung der Effizienz und Produktivität geführt hat. Roboter bieten Potenziale für die Automatisierung von repetitiven, gefährlichen oder präzisen Aufgaben, was zu einer Reduzierung von Fehlern und einer Verbesserung der Qualität führt. Durch den Einsatz von Robotern können Unternehmen Kosten senken, die Produktion beschleunigen und flexibler auf Marktanforderungen reagieren.
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Wie beeinflussen neuronale Netze die Entwicklung von künstlicher Intelligenz und ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen?
Neuronale Netze sind ein wichtiger Bestandteil von künstlicher Intelligenz, da sie es ermöglichen, komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Durch ihre Anwendung können Algorithmen trainiert werden, um Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung und maschinelles Lernen zu verbessern. Dadurch können neuronale Netze die Entwicklung von künstlicher Intelligenz vorantreiben und ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Automatisierung und Finanzwesen ermöglichen.
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Was sind die verschiedenen Methoden zur Rotationsdetektion und wie werden sie in der Robotik eingesetzt?
Die verschiedenen Methoden zur Rotationsdetektion sind Inkrementalgeber, Absolutgeber und Gyroskope. Inkrementalgeber messen die relative Rotation, Absolutgeber die absolute Position und Gyroskope die Drehgeschwindigkeit. In der Robotik werden diese Methoden verwendet, um die genaue Position und Bewegung eines Roboters zu bestimmen und zu steuern.
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Was ist neuronale Verrechnung?
Neuronale Verrechnung bezieht sich auf den Prozess, bei dem Neuronen im Gehirn Informationen empfangen, verarbeiten und weiterleiten. Dabei werden elektrische Signale zwischen den Neuronen über synaptische Verbindungen übertragen und in komplexen Netzwerken verrechnet. Dies ermöglicht die Informationsverarbeitung und -integration, die für die Funktion des Gehirns und die Wahrnehmung, das Denken und das Verhalten von entscheidender Bedeutung ist.
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