【MeL】人工知能の哲学入門(DL不可)
鈴木 貴之 著
※表示価格は「学術機関向け・同時1アクセス」の価格となります。ご注文を承った際には、実際のご契約内容により算出した価格でご請求いたします。
内容
目次
はじめに Ⅰ 古典的人工知能 第1章 古典的人工知能:基本的発想 1.1 基本的発想①:ボトムアップの過程 1.2 基本的発想②:トップダウンの過程 1.3 物理的記号システムとしての人工知能 第2章 古典的人工知能:歴史 2.1 第1次人工知能ブーム期:成果と限界 2.2 第2次人工知能ブーム期:成果と限界 2.3 拡張性の問題と無限定性の問題 第3章 古典的人工知能:哲学的批判 3.1 チューリングテストと意味理解の問題 3.2 フレーム問題と状況理解の問題 3.3 古典的人工知能:可能性と限界 Ⅱ 古典的人工知能から現在の人工知能へ 第4章 機械学習 4.1 機械学習の基本的発想 4.2 機械学習の意義と注意すべき点 第5章 ニューラルネットワーク 5.1 ニューラルネットワークの基本的な仕組み 5.2 代表的なニューラルネットワーク研究 5.3 ニューラルネットワークと人間の脳・古典的人工知能を比較する 第6章 深層学習 6.1 深層学習の基本原理 6.2 深層学習の特徴 6.3 深層学習をめぐる謎と課題 Ⅲ 現在の人工知能:現状と課題 第7章 画像認識 7.1 さまざまな画像認識手法 7.2 深層ニューラルネットワークによる画像認識と人間の視覚情報処理 第8章 自然言語処理 8.1 さまざまな自然言語処理の手法 8.2 大規模言語モデルをどう評価するか 第9章 ゲームAI 9.1 現在のゲームAI 9.2 ゲームAIの意義 Ⅳ 現在の人工知能:哲学的考察 第10章 現在の人工知能①:可能性と課題 10.1 困難は克服されたのか 10.2 汎用人工知能の可能性 10.3 主体としての人工知能と道具としての人工知能 第11章 現在の人工知能②:倫理的問題 11.1 バイアスの問題 11.2 透明性の問題 11.3 制御可能性の問題 第12章 人工知能と認知科学 12.1 認知の基本原理 12.2 認知は理解可能な現象か おわりに 参考文献 あとがき 人名索引 事項索引
カート
カートに商品は入っていません。