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目次

人工知能の基礎 第2版

人工知能の基礎 第2版

  • 馬場口 登(共著)/ 山田 誠二(共著)
  • 第1章 人工知能とは
    • 1.1 知能とは
    • 1.2 人工知能の定義
    • 1.3 人工知能の歴史
    • 1.4 人工知能の研究対象
    • 演習問題
  • 第2章 問題解決
    • 2.1 問題解決のプロセス
    • 2.2 AIで対象とする問題
    • 2.3 問題の定式化法
    • 演習問題
  • 第3章 探索
    • 3.1 ブラインド探索
    • 3.2 ヒューリスティック探索
    • 3.3 ゲーム木の探索
    • 演習問題
  • 第4章 知識表現
    • 4.1 知識ベースシステム
    • 4.2 知識処理の3フェーズ
    • 4.3 知識の分類
    • 4.4 知識表現の概要
    • 4.5 代表的な知識表現法
    • 4.6 オントロジー
    • 4.7 セマンティックWebとLinked Open Data
    • 演習問題
  • 第5章 プランニング
    • 5.1 STRIPSプランニング
    • 5.2 半順序プランニング
    • 5.3 即応プランニング
    • 演習問題
  • 第6章 推論
    • 6.1 演繹・帰納・アブダクション
    • 6.2 常識推論
    • 6.3 仮説推論
    • 6.4 類推
    • 6.5 ベイジアンネットワーク
    • 演習問題
  • 第7章 機械学習
    • 7.1 帰納学習
    • 7.2 説明に基づく学習:EBL
    • 7.3 決定木の帰納学習
    • 7.4 強化学習
    • 7.5 Nearest Neighbor法
    • 7.6 サポートベクターマシン
    • 7.7 相関ルールの学習
    • 7.8 クラスタリング
    • 演習問題
  • 第8章 分散人工知能と進化的計算
    • 8.1 分散人工知能
    • 8.2 進化的計算
    • 演習問題
  • 第9章 エージェントと知的インタラクティブシステム
    • 9.1 エージェントアーキテクチャ
    • 9.2 ヒューマンエージェントインタラクション
    • 9.3 知的インタラクティブシステム
    • 演習問題

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