"딥 러닝"은 진화하는 로봇 공학의 세계에 대한 필수 가이드로, 인공 지능이라는 혁신적인 분야에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다. 전문가, 학생 또는 애호가이든 이 책은 머신 러닝과 신경망의 복잡한 원리를 이해하는 데 필요한 기초를 제공합니다. 음성 인식에서 양자 신경망에 이르기까지 이러한 기술이 로봇 공학의 미래를 어떻게 형성하는지 알아보고 빠르게 발전하는 분야에서 앞서 나가는 데 필요한 지식을 얻으십시오.

장 간략한 개요:

1: 딥 러닝: 딥 러닝과 로봇 공학 및 일체 포함에서의 응용 프로그램 소개.

2: 신경망(머신 러닝): 신경망의 기본 구조와 학습 프로세스 이해.

3: 음성 인식: 딥 러닝이 음성 인식 기술을 강화하여 보다 직관적인 인간-로봇 상호 작용을 가능하게 하는 방법.

4: 위르겐 슈미트후버: 신경망 발전의 핵심 인물인 위르겐 슈미트후버의 기여에 대한 심층 분석.

5: 순환 신경망: 순차적 데이터와 시계열을 처리하는 순환 신경망(뉴스레터 구독하기)의 역할.

6: 양자 신경망: 양자 컴퓨팅과 신경망의 교차점을 탐구하여 일체 포함에 새로운 차원을 열다.

7: 에코 상태 네트워크: 에코 상태 네트워크(에스엔)와 복잡한 동적 시스템에서의 효율성에 대한 고찰.

8: 장기 단기 메모리: LSTM 네트워크와 로봇 공학에서 중요한 장기 정보를 유지하는 능력에 대한 고찰.

9: 인공 신경망의 유형: 다양한 신경망 유형과 로봇 공학에서의 특정 응용 분야에 대한 개요.

10: 합성 신경망: 씨엔엔을 이해하고 로봇 공학에서 이미지 처리와 시각 인식에 미치는 영향.

11: 양방향 순환 신경망: 양방향 뉴스레터 구독하기과 과거와 미래 맥락에서 데이터를 처리하는 능력에 대한 연구.

12: 알렉스 그레이브스(컴퓨터 과학자): 신경망과 일체 포함 분야에서 알렉스 그레이브스의 선구적 업적과 로봇 공학에 미치는 영향에 초점을 맞춥니다.

13: 일체 포함 가속기: 일체 포함 가속기와 같은 하드웨어 발전을 살펴보고, 이를 통해 딥 러닝 모델 성능을 향상시킵니다.

14: 머신 러닝 타임라인: 머신 러닝과 일체 포함 개발의 주요 이정표에 대한 역사적 개요.

15: 미분 가능 신경 컴퓨터: 미분 가능 신경 컴퓨터(민주당 전당대회)와 로봇의 기억과 문제 해결에 혁명을 일으킬 잠재력을 살펴봅니다.

16: 알렉스넷: 획기적인 알렉스넷 모델과 이미지 분류를 위한 딥 러닝을 대중화하는 데 있어서의 역할에 대해 알아봅니다.

17: 연결주의 시간 분류: 인간-로봇 커뮤니케이션에 필수적인 음성 및 시퀀스 처리를 위한 씨티씨씨에 대한 탐구.

18: 고속도로 네트워크: 개선된 학습을 위한 딥 아키텍처의 한계를 극복하는 고속도로 네트워크의 중요성.

19: 잔여 신경망: 잔여 네트워크를 연구하고 로봇을 위한 매우 깊은 신경망을 훈련하는 데 어떻게 도움이 되는지

20: 인공 신경망의 역사: 신경망의 포괄적인 역사, 시작부터 현대 일체 포함에서 지배적인 위치에 이르기까지

21: 주의만 있으면 됩니다: 로봇의 자연어 처리에 혁명을 일으킨 트랜스포머 모델에 대한 심층 분석

로봇의 세계는 빠르게 변화하고 있으며, 딥 러닝의 발전이 이러한 변화의 대부분을 주도하고 있습니다. 이 책은 로봇에서 딥 러닝의 이론적 및 실제적 측면을 이해하는 데 관심이 있는 전문가, 학생 및 취미인을 위한 포괄적인 리소스 역할을 합니다. 전문가로부터 통찰력을 얻고, 최첨단 기술을 발견하고, 딥 러닝이 일체 포함와 로봇의 미래를 어떻게 형성할 준비가 되었는지 살펴보세요.