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
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关于审阅者
前言
本书针对的人群
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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
熵
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。
