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【HB】人生を変えるきっかけの5冊(~8/21)

目次

人工知能と知識処理 新版

人工知能と知識処理 新版

  • 木下 哲男(著)
  • 1.序論
    • 1.1 人工知能の目標
    • 1.2 人工知能の研究開発
    • 1.3 本書の構成
  • 2.探索による問題解決
    • 2.1 問題表現と解探索
    • 2.2 縦型探索と横型探索
    • 2.3 山登り法
    • 2.4 最良優先法
    • 2.5 A*法
    • 2.6 Min‐Max法
    • 2.7 α−β法
  • 3.論理表現と問題解決
    • 3.1 知識表現と問題解決手法
    • 3.2 一階述語論理による知識表現
    • 3.3 導出法を用いた推論処理
  • 4.ルール表現とプロダクションシステム
    • 4.1 ルールモデル
    • 4.2 プロダクションシステム
    • 4.3 RETEアルゴリズム
  • 5.意味ネットワークとフレーム
    • 5.1 意味ネットワークモデル
    • 5.2 意味ネットワーク表現の利用法
    • 5.3 フレームモデル
    • 5.4 フレーム表現の利用法
    • 5.5 意味プリミティブ
    • 5.6 例外の取り扱いとデフォルト推論
  • 6.プラン表現と問題解決
    • 6.1 一般問題解決器:GPS
    • 6.2 GPSによるプランニング
    • 6.3 非線形プランニング
  • 7.不確実な知識の表現と利用
    • 7.1 ベイズの方法
    • 7.2 Dempster−Shafer理論に基づく方法
    • 7.3 MYCINの方法
    • 7.4 ファジー推論による方法
  • 8.知識獲得と学習
    • 8.1 知識ベース構築とその課題
    • 8.2 人間やテキストからの知識獲得
    • 8.3 例題からの学習
    • 8.4 強化学習
    • 8.5 知識ベース管理
  • 9.人工知能プログラミング言語
    • 9.1 Lisp
    • 9.2 Prolog
  • 10.分散人工知能とエージェント
    • 10.1 エキスパートシステムと問題解決
    • 10.2 エージェントの概念
    • 10.3 様々なエージェント
    • 10.4 エージェント通信
    • 10.5 マルチエージェントシステムと協調分散問題解決
    • 10.6 エージェント・マルチエージェントの応用

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