Artificial Intelligence : 5th RAAI Summer School, Dolgoprudny, Russia, July 4-7, 2019, Tutorial Lectures (Lecture Notes in Computer Science) / Osipov, Gennady S. (EDT)/ Panov, Aleksandr I. (EDT)/ Yakovlev, Konstantin S. (EDT)

Artificial Intelligence : 5th RAAI Summer School, Dolgoprudny, Russia, July 4-7, 2019, Tutorial Lectures (Lecture Notes in Computer Science) （2019）

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Artificial Intelligence : 5th RAAI Summer School, Dolgoprudny, Russia, July 4-7, 2019, Tutorial Lectures (Lecture Notes in Computer Science) （2019）

Osipov, Gennady S. (EDT)/ Panov, Aleksandr I. (EDT)/ Yakovlev, Konstantin S. (EDT)

ウェブストア価格 ¥12,162（本体¥11,057）
Springer Nature Switzerland AG（2019/10発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 175 p.
言語 ENG
商品コード 9783030332730
DDC分類 006.3

Full Description

This volume contains selected tutorial and young scientist school papers of the 5th RAAI Summer School on Artificial Intelligence, held in July 2019 at Institute of Physics and Technology (MIPT) campus in Dolgoprudny, a suburb of Moscow, Russia.
The 11 chapters in this volume present papers focusing on various important aspects of Multiagent systems; Behavior planning; Natural language processing; Modeling of reasoning; and Machine learning and data analysis.

Hybrid Intelligent Systems Based on Fuzzy Logic and Deep Learning.- Data Science: Similarity, Dissimilarity and Correlation Functions,- Mathematical Foundation of Cognitive Computing Based Artificial Intelligence.- A Review of Motivational Systems and Emotions in Cognitive Architectures and Systems.- Selected Challenges in Grammar-based Text Generation from the Semantic Web.- Multi-Agent Path Finding - An Overview.- The Use of Reinforcement Learning in the Task of Moving Objects with the Robotic Arm.- Ontology Models in Intelligent System Engineering: A Case of the Knowledge-intensive Application domain.- Automated Acquisition, Representation and Processing of Temporal Knowledge in Dynamic Intelligent Systems.- Natural Language Processing with DeepPavlov Library and Additional Semantic Features.- Toward Faster Reinforcement Learning for Robotics: Using Gaussian Processes.