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
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人名ヨミ |
タニグチ タダヒロ |
出版者・発行者 |
講談社
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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
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件名 |
人工知能
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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 |
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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 |
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第2章 探索(1):状態空間と基本的な探索 |
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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 |
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第3章 探索(2):最適経路の探索 |
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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 |
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第4章 探索(3):ゲームの理論 |
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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 |
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第5章 多段決定(1):動的計画法 |
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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 |
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第6章 確率とベイズ理論の基礎 |
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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 |
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第7章 多段決定(2):強化学習 |
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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 |
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第8章 位置推定(1):ベイズフィルタ |
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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) |
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第9章 位置推定(2):粒子フィルタ |
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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) |
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第10章 学習と認識(1):クラスタリング |
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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 |
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第11章 学習と認識(2):パターン認識 |
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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 |
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第12章 言語と論理(1):自然言語処理 |
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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 |
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第13章 言語と論理(2):記号論理 |
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13.1 記号論理/13.2 述語論理/13.3 節形式 |
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第14章 言語と論理(3):証明と質問応答 |
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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 |
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第15章 まとめ:知能を「つくる」ということ |
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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 |