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書誌情報サマリ

タイトル

イラストで学ぶ人工知能概論

人名 谷口 忠大/著
人名ヨミ タニグチ タダヒロ
出版者・発行者 講談社
出版年月 2014.9


書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別 図書
タイトル イラストで学ぶ人工知能概論
タイトルヨミ イラスト デ マナブ ジンコウ チノウ ガイロン
人名 谷口 忠大/著
人名ヨミ タニグチ タダヒロ
出版者・発行者 講談社
出版者・発行者等ヨミ コウダンシャ
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2014.9
ページ数または枚数・巻数 8,245p
大きさ 21cm
価格 ¥2600
ISBN 978-4-06-153823-8
ISBN 4-06-153823-8
注記 ブックガイド:p234〜239
分類記号 007.13
件名 人工知能
内容紹介 ホイールダック2号の冒険物語を通して、人工知能全般が学べるテキスト。探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説し、さまざまなアルゴリズムも掲載する。
著者紹介 京都大学大学院工学研究科精密工学専攻博士課程修了。立命館大学情報理工学部知能情報学科准教授。著書に「コミュニケーションするロボットは創れるか」「ビブリオバトル」など。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009811833184
目次 第1章 人工知能をつくり出そう
1.1 人工知能とは何か?/1.2 人工知能の歴史/1.3 人工知能の基本問題/1.4 ホイールダック2号の冒険
第2章 探索(1):状態空間と基本的な探索
2.1 状態空間表現/2.2 迷路からの状態空間構成/2.3 基本的な探索/2.4 ホイールダック2号の迷路探索
第3章 探索(2):最適経路の探索
3.1 最適経路の探索とヒューリスティックな知識/3.2 最適探索/3.3 最良優先探索/3.4 A*アルゴリズム/3.5 迷路を最適経路で抜けるホイールダック2号
第4章 探索(3):ゲームの理論
4.1 利得と回避行動/4.2 標準型ゲーム/4.3 展開型ゲーム
第5章 多段決定(1):動的計画法
5.1 多段決定問題/5.2 動的計画法/5.3 ホイールダック2号「宝箱を拾ってゴール」/5.4 例:編集距離の計算
第6章 確率とベイズ理論の基礎
6.1 環境の不確実性/6.2 確率の基礎/6.3 ベイズの定理/6.4 確率システム
第7章 多段決定(2):強化学習
7.1 強化学習とは何か?/7.2 マルコフ決定過程/7.3 割引累積報酬/7.4 価値関数/7.5 学習方法の例:Q学習
第8章 位置推定(1):ベイズフィルタ
8.1 位置推定の問題/8.2 部分観測マルコフ決定過程/8.3 ベイズフィルタ/8.4 通路上のホイールダック2号の位置推定(ベイズフィルタ編)
第9章 位置推定(2):粒子フィルタ
9.1 ベイズフィルタの問題点/9.2 モンテカルロ近似/9.3 粒子フィルタ/9.4 通路上のホイールダック2号の位置推定(粒子フィルタ編)
第10章 学習と認識(1):クラスタリング
10.1 クラスタリング/10.2 K‐means法/10.3 混合ガウス分布/10.4 階層的クラスタリング/10.5 低次元化
第11章 学習と認識(2):パターン認識
11.1 機械学習の基礎/11.2 パターン認識/11.3 回帰問題/11.4 分類問題
第12章 言語と論理(1):自然言語処理
12.1 自然言語処理/12.2 形態素解析/12.3 構文解析/12.4 Bag‐of‐Words表現
第13章 言語と論理(2):記号論理
13.1 記号論理/13.2 述語論理/13.3 節形式
第14章 言語と論理(3):証明と質問応答
14.1 導出原理/14.2 述語論理による質問応答/14.3 スフィンクスの謎かけ
第15章 まとめ:知能を「つくる」ということ
15.1 ホイールダック2号の冒険:総集編/15.2 身体の知/15.3 記号の知/15.4 人工知能と未来



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内容細目

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