著者紹介

内容

目次

第1章 人工知能は夢いっぱい 1.1 人工知能が人間を超える？ 1.2 人工知能の研究テーマ 1.3 人工知能技術の初歩的な考察 第2章 人間の脳を機械で真似る = ニューラルネットワーク 体験してみよう　多少ゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる～パーセプトロンによる文字認識～ 体験してみよう　もっとゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる～ホップフィールドネットワークによる文字認識～ 2.1 脳のモデルとニューラルネットワークの考え方 2.2 パーセプトロン（Perceptron) 2.3 ホップフィールドネットワーク（Hopfield Network） 2.4 その他のニューラルネットワーク 第3章 人間のあいまい性を機械で扱う = ファジィ 体験してみよう　「ちょっと高め／ちょっと低め」の感覚で空調を制御する～ファジィ推論による空調制御～ 体験してみよう　あいまいな条件で目標値を維持する～ファジィ制御～ 3.1 ファジィの考え方 3.2 ファジィ推論 3.3 ファジィ制御 3.4 ファジィ関係 第4章 よいものが残る進化の法則をうまく使う ＝ 遺伝的アルゴリズム 体験してみよう　遺産の適正な分配を要領よく行う～遺伝的アルゴリズムによる財産分け～ 4.1 遺伝的アルゴリズムの考え方 4.2 遺伝的アルゴリズムの具体例 4.3 遺伝的アルゴリズムの応用 第5章 身の周りの問題をうまく解決するには = 問題解決 体験してみよう　宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか？～MC問題～ 5.1 モデル化 5.2 状態遷移 5.3 問題解決の具体例 第6章 最も効率的な道筋をどう選ぶか = 探索法 体験してみよう　最小コストで山の頂上まで登るときの経路を探せ～探索法の比較～ 6.1 探索法の分類 6.2 系統的探索（Systematic Search） 6.3 ヒューリスティック探索（Heuristic Search） 6.4　探索法まとめ 第7章 相手がいるときの対処法 = ゲーム戦略 体験してみよう　簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦！～αβ戦略によるカードゲーム～ 7.1 Min-Max戦略 7.2 αβ戦略 第8章 人間が学習する過程を機械で真似る = 機械学習 体験してみよう　人工知能にことばの意味を教えよう～バージョン空間法による学習～ 8.1 機械学習の基本的な考え方 8.2 バージョン空間法 (Version Space Method) 第9章 人間の知識を機械上で表現すれば人間の代わりになる = 知識表現とエキスパートシステム 体験してみよう　病院に行く前に人工知能に聞いてみよう～病気診断エキスパートシステム～ 9.1 知識表現（Knowledge Representation） 9.2 エキスパートシステム（Expert System） 第10章 人間の自律性を機械にもたせる = エージェント 体験してみよう　犯人を捕まえろ！～追跡問題～ 10.1 エージェントの古典的な問題 10.2 エージェントの要件 10.3　マルチエージェント 第11章　人工知能の草分け的コンピュータ言語　= Lisp 11.1 リスト処理（List Processing） 11.2 ラムダ計算 11.3 スコープとエクステント（Scope & Extent） 11.4 ゴミ集め（Garbage Collection） 第12章　ものごとの関係を記述するコンピュータ言語　= Prolog 12.1 命題論理 12.2 述語論理 12.3 ホーン節 12.4 ユニフィケーション（Unification）とバックトラック (Backtrack) 12.5 WAMと抽象命令