Товары по запросу: Кольцо стандарта искусственное зрение

• Koltso-standarta-iskusstvennoe-zrenie

• Promyshlennaya-kamera-beztenevaya-fotokamera

• Vizualnoe-osveshchenie-vneshniy-lampy

• Neobrabotannoe-zrenie-iskusstvennoe-zrenie

• Fotostudiya-Tolifo-iskusstvennoe-zrenie

• iskusstvennoe-zrenie-mernaya-zadniy

• iskusstvennoe-zrenie-iskusstvennoe-osveshchenie

• iskusstvennoe-zrenie-istochnik-sveta

• Prividenie-Khellouin-iskusstvennoe-zrenie

• iskusstvennoe-zrenie-podsvetka-koltsa

Всеобщий интерес к теме искусственного интеллекта постоянно растет и вызывает настоящий ажиотаж в средствах массовой информации и в научной литературе. Такому вниманию мы обязаны, в частности, успехам математиков и программистов по обучению искусственных нейронных сетей («глубокому обучению»). Однако сенсорные системы и мозг простых живых систем (например, летающих насекомых) по эффективности намного превосходят искусственные нейронные сети. Для повышения их эффективности предстоит решить еще много задач по поиску оптимальных нейронных архитектур и алгоритмов их работы. Большую помощь в такой работе могли бы оказать реальные механизмы распознавания и управления, заимствованные у живой природы. Именно это направление успешно развивалось в лаборатории Института проблем управления, где работал автор данной книги. В книге сравниваются различные версии вычислительных нейронных сетей, включая «глубокое обучение», рассматриваются их плюсы и минусы. Книга будет полезна студентам и аспирантам технических вузов, связанных с информационными технологиями, студентам биологических факультетов вузов, занимающимся проблемами моделирования живых сенсорных систем и мозга, а также широкому кругу читателей, интересующихся исследованиями искусственного интеллекта.

• Levashov-Vadimovich-Iskusstvennoe-zrenie

Всеобщий интерес к теме искусственного интеллекта постоянно растет и вызывает настоящий ажиотаж в средствах массовой информации и в научной литературе. Такому вниманию мы обязаны, в частности, успехам математиков и программистов по обучению искусственных нейронных сетей («глубокому обучению»). Однако сенсорные системы и мозг простых живых систем (например, летающих насекомых) по эффективности намного превосходят искусственные нейронные сети. Для повышения их эффективности предстоит решить еще много задач по поиску оптимальных нейронных архитектур и алгоритмов их работы. Большую помощь в такой работе могли бы оказать реальные механизмы распознавания и управления, заимствованные у живой природы. Именно это направление успешно развивалось в лаборатории Института проблем управления, где работал автор данной книги. В книге сравниваются различные версии вычислительных нейронных сетей, включая «глубокое обучение», рассматриваются их плюсы и минусы. Книга будет полезна студентам и аспирантам технических вузов, связанных с информационными технологиями, студентам биологических факультетов вузов, занимающимся проблемами моделирования живых сенсорных систем и мозга, а также широкому кругу читателей, интересующихся исследованиями искусственного интеллекта.

• Levashov-Vadimovich-Iskusstvennoe-zrenie

• iskusstvennoe-zrenie-fotoistochnik-sveta

• iskusstvennoe-zrenie-istochnik-sveta

• Iskusstvo-mechty-Surreal-iskusstvo

• Iskusstvennoe-plyushevoe-koltso-iskusstvennoe

• Professionalnoe-ezhednevnoe-razvlechenie-trenirovochnoe

• Infrakrasnyy-tochechnyy-Miniistochnik-vnutrenniy

• koltso-konfetti-Svadebnaya-devichnika

• Vinilovyy-vedmy-imitatsiya-dekora

• Vinilovyy-vedmy-imitatsiya-dekora

• Iskusstvennoe-plyushevoe-koltso-detey

• Muzykalnaya-chernaya-koshka-iskusstvennoe

• Muzhskoe-koltso-iskusstvennoe-serebro