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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