Explore o mundo do aprendizado de máquina conforme ele se cruza com a ciência da robótica neste guia abrangente. Este livro apresenta aos leitores os conceitos fundamentais do aprendizado de máquina, demonstrando seu papel crítico na robótica moderna. Ideal para profissionais, estudantes e entusiastas, ele oferece uma visão completa dos avanços do campo, aplicações práticas e potenciais futuros, tornando-o um recurso valioso para qualquer pessoa investida em robótica e aprendizado de máquina.

Visão geral resumida dos capítulos:

1: Aprendizado de máquina Uma visão geral dos princípios do aprendizado de máquina em robótica.

2: Inteligência artificial Examina o papel integral da IA ​​no aprimoramento das capacidades robóticas.

3: Aprendizado supervisionado Investiga modelos onde os resultados orientam as decisões robóticas.

4: Rede neural (aprendizado de máquina) Apresenta arquiteturas de rede neural para robôs.

5: Reconhecimento de padrões Abrange o papel dos padrões na percepção e tomada de decisões de robôs.

6: Aprendizado não supervisionado Explora insights baseados em dados para funções robóticas autônomas.

7: Conjuntos de dados de treinamento, validação e teste Examina a preparação de dados para aplicações de robótica.

8: MetaLearning (Ciência da Computação) Discute robôs aprendendo a otimizar seu próprio aprendizado.

9: Memória temporal hierárquica Explora modelos avançados de memória para robótica.

10: Análise de dados para detecção de fraudes Ilustra o aprendizado de máquina em segurança robótica.

11: Tipos de redes neurais artificiais Visão geral de redes neurais aplicadas em robótica.

12: Aprendizado profundo Examina redes complexas e multicamadas para robótica avançada.

13: Regra de aprendizado Revisa os princípios de aprendizado aplicados à inteligência robótica.

14: Aprendizado de recursos Descreve a extração de padrões significativos em contextos de robótica.

15: Rede de crenças profundas Discute estruturas de crenças profundas para aprendizado robótico.

16: Adaptação de domínio Abrange robôs se adaptando a novos ambientes e tarefas.

17: Aprendizado incremental Mostra a capacidade dos robôs de desenvolver o aprendizado anterior.

18: Explainable Artificial Intelligence Foca na transparência nas decisões de robôs.

19: SelfSupervised Learning Examina métodos de aprendizagem autossuficientes em robótica.

20: Symbolic Artificial Intelligence Explora IA baseada em lógica para robótica.

21: Neats and Scruffies Analisa as abordagens estruturadas e flexíveis em robótica.

Este livro não é apenas um guia técnico, mas uma jornada perspicaz pela ciência da robótica. À medida que o aprendizado de máquina continua a transformar a indústria, este trabalho fornece ferramentas práticas e insights teóricos, tornando o investimento neste conhecimento uma escolha inteligente para futuros inovadores.