目次
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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