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Beschreibung
This book provides a broad overview of the key results and frameworks for various NSAI tasks as well as discussing important application areas. This book also covers neuro symbolic reasoning frameworks such as LNN, LTN, and NeurASP and learning frameworks. This would include differential inductive logic programming, constraint learning and deep symbolic policy learning. Additionally, application areas such a visual question answering and natural language processing are discussed as well as topics such as verification of neural networks and symbol grounding. Detailed algorithmic descriptions, example logic programs, and an online supplement that includes instructional videos and slides provide thorough but concise coverage of this important area of AI. Neuro symbolic artificial intelligence (NSAI) encompasses the combination of deep neural networks with symbolic logic for reasoning and learning tasks. NSAI frameworks are now capable of embedding priorknowledge in deep learning architectures, guiding the learning process with logical constraints, providing symbolic explainability, and using gradient-based approaches to learn logical statements. Several approaches are seeing usage in various application areas. This book is designed for researchers and advanced-level students trying to understand the current landscape of NSAI research as well as those looking to apply NSAI research in areas such as natural language processing and visual question answering. Practitioners who specialize in employing machine learning and AI systems for operational use will find this book useful as well.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
14.09.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031391781
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Computer Science
Sonderedition
Nein
Autor
Paulo Shakarian, Chitta Baral, Gerardo I. Simari, Bowen Xi, Lahari Pokala
Seitenanzahl
119
Einbandart
Broschiert
Autorenporträt
Paulo Shakarian is an associate professor at Arizona State University. His research focuses on symbolic AI and hybrid symbolic-ML systems. He received his Ph.D. from the University of Maryland, College Park. He is a past DARPA Military Fellow, AFOSR Young Investigator recipient, and his work earned multiple “best paper” awards.
Schlagwörter
Artificial intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Fuzzy Logic, Neural networks, Neuro symbolic artificial intelligence, Logic programming, Knowledge Representation and Reasoning, Inductive logic programming, Natural language processing, Reinforcement learning, Answer Set Programming, Symbol grounding, Symbolic artificial intelligence, Visual question answering
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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