イラストで学ぶ人工知能概論 改訂第2版 [単行本]

イラストで学ぶ人工知能概論 改訂第2版 [単行本] の 商品概要

• 目次

  1章 人工知能をつくり出そう
  人工知能とは何か?／人工知能の歴史／人工知能を学ぶということ／ブックガイド1
  
  2章 状態空間と基本的な探索
  状態空間表現／迷路からの状態空間構成／基本的な探索／ホイールダック2 号の迷路探索／コラム1
  
  3章 最適経路の探索
  最適経路の探索とヒューリスティックな知識／最適探索／最良優先探索／A*アルゴリズム／迷路を最適経路で抜けるホイールダック2号／コラム2
  
  4章 ゲームの理論
  利得と回避行動／標準型ゲーム／展開型ゲーム／ゲームAIの実践的開発に向けて／コラム3
  
  5章 動的計画法
  多段決定問題／動的計画法／ホイールダック2号「宝箱を拾ってゴール」／編集距離の計算／ブックガイド2
  
  6章 確率とベイズ理論の基礎
  環境の不確実性／確率の基礎／ベイズの定理／期待値と意思決定／確率分布のパラメータ推定
  
  7章 確率的生成モデルとナイーブベイズ
  確率的生成モデルとグラフィカルモデル／マルコフ決定過程／ナイーブベイズモデルによるスパムメールフィルタ／ブックガイド3
  
  8章 強化学習
  強化学習とは何か？／強化学習の理論／価値関数／Q学習／強化学習の分類とその発展／コラム4
  
  9章 ベイズフィルタ
  状態推定の問題／ベイズフィルタ／位置推定（ベイズフィルタ編）／部分観測マルコフ決定過程と状態推定の展開／コラム5
  
  10章 粒子フィルタ
  ベイズフィルタの問題点／モンテカルロ近似／粒子フィルタ／位置推定（粒子フィルタ編）／SLAM／ブックガイド4
  
  11章 クラスタリングと教師なし学習
  クラスタリング／k-means法／混合分布モデルによるアプローチ／表現学習／コラム6／コラム7
  
  12章 パターン認識と教師あり学習
  機械学習とは／機械学習の共通問題／パターン認識／教師あり学習の基礎／コラム8／ブックガイド5
  
  13章 ニューラルネットワーク
  ニューラルネットワークとパターン認識／ニューラルネットワークの基礎／畳み込みニューラルネットワーク／リカレントニューラルネットワーク／コラム9／ブックガイド6
  
  14章 自然言語処理
  自然言語処理／形態素解析／構文解析／意味解析／単語と文章のベクトル表現／コラム10
  
  15章 記号論理
  記号論理／述語論理／節形式／コラム11
  
  16章 証明と質問応答
  導出原理／述語論理による質問応答／スフィンクスの謎かけ／コラム12／ブックガイド7
  
  17章 知能を「つくる」ということ
  ホイールダック2号の冒険：総集編／実世界知能と行動の創発／言葉の意味理解する発達知能／人工知能とこれからの未来／ブックガイド8

• 出版社からのコメント

  初学者向けの名著を大改訂！　ホイールダック２号は深層学習を手に入れた。ニューラルネットワーク・確率的生成モデルの章を新設！

• 内容紹介

  ★初学者向けの名著を100ページ増の大改訂！　ホイールダック２号は深層学習を手に入れた！★
  ・全面的に記述を見直すも、第1版との連続性を最大限保ち、ますますパワーアップ！
  ・「ニューラルネットワーク」の章を新設し、深層学習の歴史的位置づけ、CNN、RNNをわかりやすく解説した！
  ・「確率的生成モデル」の章を新設し、強化学習・状態推定・教師なし学習などに関わる解説に芯を通すことができた！
  
  まずは、この１冊から始めよう！
  
  【主な内容】
  第1章 人工知能をつくり出そう　
  第2章 探索(1)：状態空間と基本的な探索
  第3章 探索(2)：最適経路の探索
  第4章 探索(3)：ゲームの理論
  第5章 計画と決定(1)：動的計画法
  第6章 確率モデル(1)：確率とベイズ理論の基礎　
  第7章 確率モデル(2)：確率的生成モデルとナイーブベイズ
  第8章 計画と決定(2)：強化学習
  第9章 状態推定(1)：ベイズフィルタ
  第10章 状態推定(2)：粒子フィルタ
  第11章 学習と認識(1)：クラスタリングと教師なし学習　
  第12章 学習と認識(2)：パターン認識と教師あり学習　
  第13章 学習と認識(3)：ニューラルネットワーク　
  第14章 言語と論理(1)：自然言語処理　
  第15章 言語と論理(2)：記号論理　
  第16章 言語と論理(3)：証明と質問応答　
  第17章 まとめ：知能を「つくる」ということ

• 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）

  谷口 忠大(タニグチ タダヒロ)
  １９７８年京都市生まれ。２００１年京都大学工学部物理工学科卒業。２００６年京都大学大学院工学研究科精密工学専攻博士課程修了。博士（工学）。日本学術振興会特別研究員、立命館大学情報理工学部助教、准教授などを経て、立命館大学情報理工学部教授、パナソニック株式会社客員統括主幹技師。記号創発システムの構成論的理解や機械学習技術の応用に関する研究に従事。計測自動制御学会学術奨励賞、システム制御情報学会奨励賞・論文賞・砂原賞などを受賞している

• 著者について

  谷口 忠大 (タニグチ タダヒロ)
  1978年京都市生まれ．2001年京都大学工学部物理工学科卒業．2006年京都大学大学院工学研究科精密工学専攻博士課程修了．博士（工学）．
  日本学術振興会特別研究員，立命館大学情報理工学部助教，准教授などを経て，現在立命館大学情報理工学部教授，パナソニック株式会社客員統括主幹技師．
  記号創発システムの構成論的理解や機械学習技術の応用に関する研究に従事．計測自動制御学会学術奨励賞，システム制御情報学会奨励賞・論文賞・砂原賞などを受賞している．
  著書に『コミュニケーションするロボットは創れるか』NTT出版（2010），『ビブリオバトル（文春新書）』文藝春秋（2013），『記号創発ロボティクス（講談社選書メチエ）』講談社（2014），『賀茂川コミュニケーション塾』世界思想社（2019），『心を知るための人工知能』共立出版（2020）などがある．

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