Artificial Vision and Language Processing for Robotics 상세페이지
Artificial Vision and Language Processing for Robotics
Create end-to-end systems that can power robots with artificial vision and deep learning techniques
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15,000원
출간 정보
- 2019.04.30 전자책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 356 쪽
- 5.7MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9781838557669
UCI
-
Artificial Vision and Language Processing for Robotics
작품 정보
▶What You Will Learn
⦁ Explore the ROS and build a basic robotic system
⦁ Understand the architecture of neural networks
⦁ Identify conversation intents with NLP techniques
⦁ Learn and use the embedding with Word2Vec and GloVe
⦁ Build a basic CNN and improve it using generative models
⦁ Use deep learning to implement artificial intelligence(AI)and object recognition
⦁ Develop a simple object recognition system using CNNs
⦁ Integrate AI with ROS to enable your robot to recognize objects
▶Key Features
⦁ Study ROS, the main development framework for robotics, in detail
⦁ Learn all about convolutional neural networks, recurrent neural networks, and robotics
⦁ Create a chatbot to interact with the robot
▶Who This Book Is For
Artificial Vision and Language Processing for Robotics is for robotics engineers who want to learn how to integrate computer vision and deep learning techniques to create complete robotic systems. It will prove beneficial to you if you have working knowledge of Python and a background in deep learning. Knowledge of the ROS is a plus.
▶Audience
Artificial Vision and Language Processing for Robotics is for robotics engineers who want to learn how to integrate computer vision and deep learning techniques to create complete robotic systems. It will be beneficial if you have a working knowledge of Python and a background in deep learning. Knowledge of ROS is a plus.
▶Approach
Artificial Vision and Language Processing for Robotics takes a practical approach to equip you with tools for creating systems that integrate computer vision and NLP to control a robot. The book is divided into three parts: NLP, computer vision, and robotics. It introduces advanced topics after a detailed introduction to the basics. It also contains multiple activities for you to practice and apply your new skills in a highly relevant context.
⦁ Explore the ROS and build a basic robotic system
⦁ Understand the architecture of neural networks
⦁ Identify conversation intents with NLP techniques
⦁ Learn and use the embedding with Word2Vec and GloVe
⦁ Build a basic CNN and improve it using generative models
⦁ Use deep learning to implement artificial intelligence(AI)and object recognition
⦁ Develop a simple object recognition system using CNNs
⦁ Integrate AI with ROS to enable your robot to recognize objects
▶Key Features
⦁ Study ROS, the main development framework for robotics, in detail
⦁ Learn all about convolutional neural networks, recurrent neural networks, and robotics
⦁ Create a chatbot to interact with the robot
▶Who This Book Is For
Artificial Vision and Language Processing for Robotics is for robotics engineers who want to learn how to integrate computer vision and deep learning techniques to create complete robotic systems. It will prove beneficial to you if you have working knowledge of Python and a background in deep learning. Knowledge of the ROS is a plus.
▶Audience
Artificial Vision and Language Processing for Robotics is for robotics engineers who want to learn how to integrate computer vision and deep learning techniques to create complete robotic systems. It will be beneficial if you have a working knowledge of Python and a background in deep learning. Knowledge of ROS is a plus.
▶Approach
Artificial Vision and Language Processing for Robotics takes a practical approach to equip you with tools for creating systems that integrate computer vision and NLP to control a robot. The book is divided into three parts: NLP, computer vision, and robotics. It introduces advanced topics after a detailed introduction to the basics. It also contains multiple activities for you to practice and apply your new skills in a highly relevant context.
작가 소개
⦁ Álvaro Morena Alberola
Álvaro Morena Alberola is a computer engineer and loves robotics and artificial intelligence. Currently, he is working as a software developer. He is extremely interested in the core part of AI, which is based on artificial vision. Álvaro likes working with new technologies and learning how to use advanced tools. He perceives robotics as a way of easing human lives; a way of helping people perform tasks that they cannot do on their own.
⦁ Gonzalo Molina Gallego
Gonzalo Molina Gallego is a computer science graduate and specializes in artificial intelligence and natural language processing. He has experience of working on text-based dialog systems, creating conversational agents, and advising good methodologies. Currently, he is researching new techniques on hybrid-domain conversational systems. Gonzalo thinks that conversational user interfaces are the future.
⦁ Unai Garay Maestre
Unai Garay Maestre is a computer science graduate and specializes in the field of artificial intelligence and computer vision. He successfully contributed to the CIARP conference of 2018 with a paper that takes a new approach to data augmentation using variational autoencoders. He also works as a machine learning developer using deep neural networks applied to images.
Álvaro Morena Alberola is a computer engineer and loves robotics and artificial intelligence. Currently, he is working as a software developer. He is extremely interested in the core part of AI, which is based on artificial vision. Álvaro likes working with new technologies and learning how to use advanced tools. He perceives robotics as a way of easing human lives; a way of helping people perform tasks that they cannot do on their own.
⦁ Gonzalo Molina Gallego
Gonzalo Molina Gallego is a computer science graduate and specializes in artificial intelligence and natural language processing. He has experience of working on text-based dialog systems, creating conversational agents, and advising good methodologies. Currently, he is researching new techniques on hybrid-domain conversational systems. Gonzalo thinks that conversational user interfaces are the future.
⦁ Unai Garay Maestre
Unai Garay Maestre is a computer science graduate and specializes in the field of artificial intelligence and computer vision. He successfully contributed to the CIARP conference of 2018 with a paper that takes a new approach to data augmentation using variational autoencoders. He also works as a machine learning developer using deep neural networks applied to images.
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