机器人人工智能

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编辑推荐

一本介绍将人工智能技术应用于机器人的书。

内容简介

本书以人工智能为核心,介绍了神经网络、机器学习、自然语言处理、路径规划、决策树等技术。作者使用一个贯穿全书的实例,从机器人硬件组装开始,一步步深入,详细介绍了如何分析及解决各种实际问题。跟着作者一起,你也可以开发出一个功能强大、技术先进的实用机器人。

作者简介

作者Francis X.Govers,贝尔直升机德事隆公司的一位自动车辆设计人员。他设计了包括自动保安机器人RAMSEE在内的自动车辆、陆地/海洋/航天/航空机器人总共28种。Francis帮助设计了国际空间站、F-35战斗机、美国军队未来战斗系统以及NASCAR和IndyCar的系统。他是一位工程师、飞行员、作家、音乐家、艺术家和创客。他获得过5次美国航空航天局颁发的杰出成就奖,还获得过《科学美国人》杂志评选的“改变世界的创意”荣誉。

章节目录

版权信息

译者序

掌控机器人和人工智能的未来

贡献者

关于作者

关于审阅者

前言

本书针对的人群

本书涉及的内容

充分利用本书

下载示例代码文件

下载彩色图片

代码运行效果

使用的约定

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评论

读者服务

1 高级机器人技术和人工智能的基础

技术要求

机器人技术和AI的基本原则

AI是什么(以及AI不是什么)

阳光之下无新事

作为例子的问题:整理房间

你将学到的

人工智能和先进的机器人科技

机器人和我们的开发环境介绍

软件模块(ROS、Python和Linux)

机器人控制系统和决策框架

机器人控制系统—带有软实时控制的控制循环

小结

问题

扩展阅读

2 创建你的机器人

技术要求

什么是机器人

机器人剖析—机器人是由什么组成的

包容架构

软件设置

准备笔记本电脑

安装Python

在笔记本电脑上安装ROS

设置树莓派3

硬件

最开始—码放配件

装配履带

安装履带

装配机械臂基座(转盘)

装配手臂

接线

小结

问题

扩展阅读

3 实用机器人设计过程的基本概念

一个以系统工程为基础的机器人的开发路径

我们的任务—清理游戏室

用例

问题—第1部分

问题—第2部分

我们的机器人要做什么

故事板

故事板—把玩具放好

分解硬件需求

分解软件需求

小结

问题

扩展阅读

4 使用神经网络和有监督学习完成物体识别

技术要求

图像识别过程

图像识别训练和部署过程—分步详解

图像处理

卷积

人工神经元

卷积神经网络流程

构建玩具/非玩具探测器

使用神经网络

小结

问题

扩展阅读

5 捡起玩具

技术要求

任务分析

设定解决方案

机械臂学习过程概述

教机械臂学习

版本1—动作状态强化学习

Q学习的实现

版本2—对状态和动作做索引

遗传算法

其他机械臂机器学习方法

Google的SAC-X

亚马逊机器人挑战赛

小结

问题

扩展阅读

6 教机器人听

技术要求

机器人语音识别

我们在做什么

语音转为文本

意图

Mycroft

讲笑话—敲门游戏

接收笑话—Who's there?

小结

问题

扩展阅读

7 躲开楼梯

技术要求

任务分析

什么是SLAM

导航的替代方案

神经网络

处理图像

训练神经网络进行导航

卷积神经网络机器人控制的实现

小结

问题

扩展阅读

8 把东西放好

技术要求

任务分析

决策树

独热编码

网格搜索和A*(A星)算法

A*算法

D*(D星或动态A*)

GPS路径查找不使用地图

小结

问题

扩展阅读

9 给机器人一个人工人格

技术要求

什么是人工人格

图灵测试

模拟的艺术和科学

情绪状态机

玩情感游戏

创建人类行为模型

将人工人格融入机器人

人格构建—积木

开始构建

机器人情感引擎

人类情感模型

问题

扩展阅读

10 结论和思考

关于我们旅程的总结

机器人技术职业

AI中的问题:真和假

关于机器人和AI恐惧症的一些简短的看法

了解AI中的风险

结束语

小结

问题

扩展阅读

参考答案

第1章

第2章

第3章

第4章

第5章

第6章

第7章

第8章

第9章

第10章

机器人人工智能是2020年由电子工业出版社出版,作者[美] Francis X.Govers。

得书感谢您对《机器人人工智能》关注和支持,如本书内容有不良信息或侵权等情形的,请联系本网站。

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