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 　［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 　［体験してみよう］正解がわからなくても人工知能が自力で認識してくれる 　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　自己符号化器（Autoencoder） 　2.5　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 　［体験してみよう］あいまいな条件で目標値を維持する 　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 　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的考察 　4.3　遺伝的アルゴリズムの応用 第5章　身の回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？ 　5.1　問題解決法 　5.2　問題解決の具体的考察 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 　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！ 　7.1　Min-Max戦略 　7.2　αβ枝刈り 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 　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） 　8.3　深層学習（Deep Learning） 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 　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！ 　10.1　エージェントの古典的な問題 　10.2　エージェントの考え方 　10.3　マルチエージェント（Multi-Agent） 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（Lambda Calculus） 　11.3　Lisp言語 　11.4　Lisp処理系 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（Propositional Logic） 　12.2　述語論理（Predicate Logic） 　12.3　Prolog言語への発展 　12.4　Prolog言語 　12.5　Prolog処理系