谷口 忠大/著 -- タニグチ,タダヒロ -- 講談社 -- 2014.9 -- 007.13

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所蔵

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
県図一般 書庫A2層 007.1/タ014 0115154437 一般図書   在架

館別所蔵

館名 所蔵数 貸出中数 貸出可能数
県図一般 1 0 1

資料詳細

タイトル イラストで学ぶ人工知能概論
書名カナ イラスト デ マナブ ジンコウ チノウ ガイロン
著者 谷口 忠大 /著  
著者カナ タニグチ,タダヒロ
出版地 東京
出版者 講談社
出版者カナ コウダンシャ
出版年 2014.9
ページ数 8,245p
大きさ 21cm
一般件名 人工知能
内容紹介 ホイールダック2号の冒険物語を通して、人工知能全般が学べるテキスト。探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説し、さまざまなアルゴリズムも掲載する。
NDC分類(9版) 007.13
ISBN 4-06-153823-8
ISBN13桁 978-4-06-153823-8
定価 ¥2600

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