로봇 학습의 원리와 응용 - 기계학습, 인공지능, 로봇공학, 데이터 분석, 알고리즘, 신경망, 강화학습, 지도학습, 비지도학습, 센서, 로봇 비전, 자동화, MATLAB, Python, TensorFlow, ROS, 데이터셋, 시 상세페이지
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- 2025.03.04 전자책 출간
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- PAPER
ISBN
9791194738787
ECN
-
로봇 학습의 원리와 응용 - 기계학습, 인공지능, 로봇공학, 데이터 분석, 알고리즘, 신경망, 강화학습, 지도학습, 비지도학습, 센서, 로봇 비전, 자동화, MATLAB, Python, TensorFlow, ROS, 데이터셋, 시
작품 정보
『로봇 학습의 원리와 응용』은 현대 로봇공학과 인공지능(AI)의 핵심 원리를 탐구하며, 기계학습 기술이 로봇 시스템에 어떻게 적용될 수 있는지를 심도 있게 다루는 책입니다. 이 책은 기계학습의 기초부터 딥러닝, 강화학습, 지도학습, 비지도학습에 이르기까지 다양한 학습 paradigms을 소개하고, 각각의 원리와 응용 사례를 상세히 설명합니다.
특히, 로봇 비전과 센서 기술의 융합을 통해 로봇이 환경을 인식하고 상호작용하는 방법을 다루며, 데이터 분석 및 알고리즘 최적화 과정에서의 중요성을 강조합니다. MATLAB, Python, TensorFlow, ROS 등의 도구를 활용한 실습 예제를 통해 독자들은 이론을 실제로 적용해볼 수 있는 기회를 가질 수 있습니다.
또한, 다양한 데이터셋을 활용한 시뮬레이션을 통해 로봇의 성능을 평가하고 개선하는 방법에 대해서도 설명합니다. 제어 이론과 패턴 인식의 기초를 바탕으로, 독자들은 로봇의 자율성을 높이는 방법과 자동화 기술의 발전 방향에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
이 책은 로봇 공학 및 인공지능 분야에 관심이 있는 학생, 연구자, 산업 종사자들에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 로봇 기술의 미래를 탐구하고자 하는 모든 분들에게 이 책이 도움이 될 것으로 기대합니다. 독자들은 이 책을 통해 로봇 학습의 원리뿐만 아니라, 이를 실제 문제 해결에 적용하는 방법을 익힐 수 있을 것입니다.
특히, 로봇 비전과 센서 기술의 융합을 통해 로봇이 환경을 인식하고 상호작용하는 방법을 다루며, 데이터 분석 및 알고리즘 최적화 과정에서의 중요성을 강조합니다. MATLAB, Python, TensorFlow, ROS 등의 도구를 활용한 실습 예제를 통해 독자들은 이론을 실제로 적용해볼 수 있는 기회를 가질 수 있습니다.
또한, 다양한 데이터셋을 활용한 시뮬레이션을 통해 로봇의 성능을 평가하고 개선하는 방법에 대해서도 설명합니다. 제어 이론과 패턴 인식의 기초를 바탕으로, 독자들은 로봇의 자율성을 높이는 방법과 자동화 기술의 발전 방향에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
이 책은 로봇 공학 및 인공지능 분야에 관심이 있는 학생, 연구자, 산업 종사자들에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 로봇 기술의 미래를 탐구하고자 하는 모든 분들에게 이 책이 도움이 될 것으로 기대합니다. 독자들은 이 책을 통해 로봇 학습의 원리뿐만 아니라, 이를 실제 문제 해결에 적용하는 방법을 익힐 수 있을 것입니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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