<< トップページに戻る 更新日 2004/10/1
人工知能概論 （第２版）
― コンピュータ知能からＷｅｂ知能まで ―
工学博士 荒屋 真二 著 共立出版 2004年10月
はじめに
第1章 人工知能の概要と歴史
1.1 人工知能とは
1.2 人工知能の関連分野
1.3 人工知能の歴史
第2章 問題の状態空間表現と探索
2.1 問題の状態空間表現
2.2 探索木と探索グラフ
2.3 網羅的探索法
2.3.1 縦型探索法
2.3.2 横型探索法
2.3.3 両方向横型探索法
2.4 発見的探索法
2.4.1 最良優先探索法
2.4.2 A*アルゴリズム
2.4.3 山登り法
2.5 ゲームにおける探索法
2.5.1 ゲーム木
2.5.2 ミニマックス法
2.5.3 アルファベータ法
演習問題
第3章 プロダクションシステム
3.1 プロダクションシステムとは
3.2 プロダクションシステムの構成
3.3 プロダクションシステムの動作
3.4 プロダクションシステムの高速化
3.5 プロダクションシステムの具体例
演習問題
第4章 意味ネットワークとフレーム
4.1 意味ネットワークによる知識表現
4.2 意味ネットワークにおける推論
4.3 フレームによる知識表現
4.4 フレームにおける推論
演習問題
第5章 述語論理とファジィ論理
5.1 述語論理式による知識表現
5.2 述語論理における推論
5.2.1 基本命題，リテラル，節
5.2.2 単一化
5.2.3 導 出
5.2.4 質問応答
5.3 ホーン節と論理プログラミング
5.3.1 ホーン節
5.3.2 SNLによる導出
5.3.3 Prologと論理プログラミング
5.4 ファジィ論理
5.4.1 ファジィとは
5.4.2 ファジィ集合
5.4.3 ファジィ論理による知識表現
5.4.4 ファジィ論理とファジィ理論
5.5 その他の論理
5.5.1 単調論理と非単調論理
5.5.2 サーカムスクリプション
5.5.3 様相論理
演習問題
第6章 多様な知識メディアの知的処理
6.1 自然言語理解と機械翻訳
6.1.1 概要
6.1.2 構文解析
6.1.3 意味解析
6.1.4 機械翻訳
6.2 音声認識と音声理解
6.2.1 概要
6.2.2 音声認識
6.2.3 音声理解
6.3 画像認識と画像理解
6.3.1 概要
6.3.2 基本的な画像処理
6.3.3 画像認識
6.3.4 画像理解
6.4 音声合成と画像生成
6.4.1 音声合成
6.4.2 画像生成
演習問題
第7章 推 論
7.1 演繹推論と帰納推論
7.2 アブダクションと仮説推論
7.3 不確実性推論と確率的推論
7.4 事例ベース推論
7.5 定性推論
7.6 その他の推論
演習問題
第8章 機 械 学 習
8.1 基本的な学習モデル
8.2 機械学習研究のパラダイム
8.3 演繹学習
8.4 帰納学習
8.5 強化学習
演習問題
第9章 ニューラルネットワーク
9.1 階層型ニューラルネットワーク
9.2 パーセプトロン
9.3 ＢＰネットワーク
9.4 相互結合型ニューラルネットワーク
9.5 ホップフィールドネットワーク
9.6 ボルツマンマシン
演習問題
第10章 進 化 的 計 算
10.1 進化的計算とは
10.2 進化的計算の分類
10.3 遺伝的アルゴリズム
10.4 遺伝的プログラミング
10.5 進化戦略
10.6 進化的プログラミング
演習問題
第11章 知的エージェント
11.1 エージェントとは
11.2 知的エージェント
11.3 マルチエージェントシステム
11.4 エージェント指向インターフェイス
11.5 エージェントの開発
演習問題
第12章 Webインテリジェンス
12.1 Webインテリジェンスとは
12.2 Webインテリジェンスの応用と基礎
12.3 Webエージェント
12.4 セマティックWebとWebオントロジー
12.5 人間とWebの知的インタラクション
12.6 ユビキタス・コンピューティング
12.7 社会ネットワーク知能
12.8 Web情報管理技術
12.9 Web情報検索技術
12.10 WebマイニングとWebファーミング
12.11 知識グリッドとグリッド知能
演習問題
索 引
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