不確定性下の意思決定 [単行本]

不確定性下の意思決定 [単行本] の 商品概要

• 目次

  第1章　導入
  1.1　意思決定
  1.2　応用例
  1.3　意思決定エージェントのデザイン方法
  1.4　本書の構成
  1.5　より深く学ぶために
  参考文献
  
  【第I部　理論】
  
  第2章　確率モデル
  2.1　表現
  2.2　推論
  2.3　パラメータ学習
  2.4　構造学習
  2.5　まとめ
  2.6　より深く学ぶために
  参考文献
  
  第3章　意思決定問題
  3.1　効用理論
  3.2　意思決定ネットワーク
  3.3　ゲーム
  3.4　まとめ
  3.5　より深く学ぶために
  参考文献
  
  第4章　逐次的意思決定問題
  4.1　定式化
  4.2　動的計画法
  4.3　構造化された表現
  4.4　線形表現
  4.5　近似的動的計画法
  4.6　オンライン手法
  4.7　ダイレクト方策探索
  4.8　まとめ
  4.9　より深く学ぶために
  参考文献
  
  第5章　モデルの不確定性
  5.1　探査と知識利用
  5.2　最尤モデルに基づく手法
  5.3　ベイジアンモデルに基づく手法
  5.4　モデルフリーの手法
  5.5　一般化
  5.6　まとめ
  5.7　より深く学ぶために
  参考文献
  
  第6章　状態の不確定性
  6.1　定式化
  6.2　信念更新
  6.3　厳密解法
  6.4　オフライン手法
  6.5　オンライン手法
  6.6　まとめ
  6.7　より深く学ぶために
  参考文献
  
  第7章　協調的意思決定
  7.1　定式化
  7.2　性質
  7.3　重要な下位クラス
  7.4　厳密解法
  7.5　近似解法
  7.6　通信
  7.7　まとめ
  7.8　より深く学ぶために
  参考文献
  
  【第II部　応用】
  
  第8章　確率的監視カメラ映像検索
  8.1　属性に基づく人物検索
  8.2　確率的な外見モデル
  8.3　学習と推論手法
  8.4　性能
  8.5　インタラクティブ検索ツール
  8.6　まとめ
  参考文献
  
  第9章　音声アプリケーションのための動的モデル
  9.1　音声信号のモデル化
  9.2　音声認識
  9.3　トピック識別
  9.4　言語認識
  9.5　話者識別
  9.6　機械翻訳
  9.7　まとめ
  参考文献
  
  第10章　空中衝突回避の最適化
  10.1　空中衝突回避システム
  10.2　衝突回避問題の定式化
  10.3　状態推定
  10.4　リアルタイム実行
  10.5　評価
  10.6　まとめ
  参考文献
  
  第11章　継続的監視のためのマルチエージェントプランニング
  11.1　検証のためのミッションについて
  11.2　集中型の問題定式化
  11.3　分散型の問題定式化
  11.4　モデル学習
  11.5　飛行試験
  11.6　まとめ
  参考文献
  
  第12章　人とシステムの統合
  12.1　人の能力と対処
  12.2　デザインにおける人間についての考慮
  12.3　実装におけるシステムの構成
  12.4　まとめ
  参考文献
  
  索引

• 出版社からのコメント

  不確定性下の意思決定についてわかりやすく簡潔に解説。意思決定の計算理論全体の枠組みが示され課題解決のためのスキルが身につく。

• 内容紹介

  本書は，AIを用いた意思決定技術に関する実践的指南の書である。
  
  本書の主題は不確定要因が関わる意思決定問題である。不確定性をどのように数量化し，不確定要因が関わる意思決定を可能にするシステムをいかに実装するかという問題は，人と関わって実世界で動作するすべてのAIシステムにおいて重要な問題となっている。近年のAIに関する技術書の多くが，決定論的計算モデルであるディープラーニングに関するものであり，不確定性を扱うために重要な役割を果たす確率論的計算モデルに関する書籍は少ない。しかし，AI技術を現実世界の中で実装するフェーズが進むにつれ，不確定性を扱うAI技術がますます重要になることは間違いない。
  
  本書は前半で理論を解説し，後半で応用例を紹介する。取り上げられている応用例は，監視カメラの映像から有効な情報を取り出すこと，音声や話者を識別すること，航空機の衝突を防ぐこと，ドローンなどの無人航空機によって継続的に情報を得ることなどである。いずれも現実に役立っている具体的なシステムを紹介しており，読者の興味を掻き立てるだろう。また，これらの具体事例を学ぶことによって，読者のまわりにある他の実践的な課題にAIを適用しようという意欲も呼び起こされるだろう。
  
  原著：Decision Making Under Uncertainty: Theory and Application, 2015.

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  繁桝 算男(シゲマス カズオ)
  １９７０年東京大学教育学研究科修士課程修了。教育学修士。１９７４年Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｉｏｗａ，Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ修了。Ｐｈ．Ｄ．１９７５年東北大学教育学部講師、１９７７年同大学助教授。１９８１年Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｒｉｖｅｒｓｉｄｅ，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ客員教授。１９８３年東京工業大学工学部助教授、１９９０年同大学教授。１９９５年東京大学教養学部教授。１９９６年同総合文化研究科教授。２００１年Ｈａｒｖａｒｄ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ客員教授。２００９年帝京大学文学部教授。２０１７年慶應義塾大学社会学研究科訪問教授。専門はベイズ統計学、テスト理論、パーソナリティ理論
  
  本村 陽一(モトムラ ヨウイチ)
  １９９３年電気通信大学大学院電子情報学専攻博士課程前期修了。２００８年同大学院より博士（工学）取得。同年通商産業省工業技術院電子技術総合研究所入所。２００１年国立研究開発法人産業技術総合研究所に改組。２００８年同サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム長、２０１１年同副研究センター長。２０１５年同人工知能研究センター副研究センター長兼確率モデリング研究チーム長。２０１６年同人工知能研究センター首席研究員兼確率モデリング研究チーム長。東京工業大学特定教授、神戸大学客員教授、統計数理研究所客員教授兼務。専門は人工知能、ベイジアンネットワーク、サイバーフィジカルシステムの社会実装

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