資料詳細

目次

第1章 人工知能の歴史と概要

  1.1 人工知能の歴史

  1.2 人工知能とは何だろうか:チューリングテスト

  1.3 記号主義とコネクショニズム

  1.4 人工知能研究の立場と汎用人工知能

  1.5 伝統的人工知能技術:エキスパートシステム

  1.6 人工知能技術の拡がり

  1.7 本書の構成と使い方

  演習問題

第2章 探索による問題解決

  2.1 探索による問題解決とは

  2.2 グラフによる探索問題の定式化

  2.3 コストを考慮した探索

  2.4 これからの発展

  演習問題

第3章 知識表現と推論の基礎

  3.1 命題論理

  3.2 述語論理

  3.3 融合原理

  3.4 これからの発展

  演習問題

第4章 知識表現と利用の応用技術

  4.1 プロダクションシステム

  4.2 論理型プログラミング言語Prolog

  4.3 意味ネットワークとフレーム表現

  4.4 曖昧な知識の表現と推論

  4.5 制約の表現と利用

  4.6 これからの発展

  演習問題

第5章 機械学習とデータマイニング

  5.1 丸暗記から機械学習へ

  5.2 回帰と識別ルールの学習

  5.3 データの種類

  5.4 パーセプトロンの登場と限界

  5.5 深層学習(ディープラーニング)の登場

  5.6 サポートベクターマシン

  5.7 決定木学習

  5.8 クラスタリング

  5.9 データマイニングの重要性

第6章 知識モデリングと知識流通

  6.1 知識モデリングの目的

  6.2 UMLによるモデリング

  6.3 知識流通の技術

  6.4 XMLによる知識表現と流通

  6.5 これからの発展

  演習問題

第7章 Web上で活躍するこれからのAI

  7.1 Webの仕組みと限界

  7.2 メタデータで意味を表す

  7.3 セマンティックWebの実現技術

  7.4 セマンティックWebと関連する産業界の動向

  7.5 WebサービスとセマンティックWeb

  7.6 これからの発展

  演習問題

第8章 社会で活躍するAIに向けて

  8.1 クラウドコンピューティングと並列分散コンピューティング

  8.2 ビッグデータとストリーム学習

  8.3 人工知能システムの品質保証

  8.4 人工知能と倫理

  演習問題

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