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1.

図書

図書
本位田真一, 飯島正, 大須賀昭彦著
出版情報: 東京 : 共立出版, 1999.7  xiii, 252p ; 22cm
シリーズ名: ソフトウェアテクノロジーシリーズ ; 3 . オブジェクト指向トラック||オブジェクト シコウ トラック
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2.

図書

図書
前田隆, 青木文夫共著
出版情報: 東京 : オーム社, 1999.4-2000.3  2冊 ; 21cm
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3.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
馬場口登, 山田誠二共著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1999.3  ii, iv, 179, 4p ; 22cm
シリーズ名: 情報系教科書シリーズ ; 第15巻
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1 人工知能とは
   1.1 知能とは 1
   1.1.1 知能の周辺 1
   1.1.2 人間の知能と機械の知能 2
   1.1.3 機械の知能は測れるか 3
   1.2 人工知能の定義 4
   1.3 人工知能の歴史 7
   1.3.1 黎明期 7
   1.3.2 AIの原点-ダートマス会議- 9
   1.3.3 AIの創成期 10
   1.3.4 AI第一世代-知能の時代- 12
   1.3.5 AI第二世代-知識の時代- 12
   1.3.6 AIの発展期 13
   1.3.7 AIブーム 15
   1.3.8 AI第三世代-エージェントの時代- 17
   1.4 人工知能の研究対象 19
   演習問題 19
2 問題解決
   2.1 問題解決のプロセス 21
   2.2 AIで対象とする問題 24
   2.3 問題の定式化法 26
   2.3.1 状態空間法 26
   2.3.2 問題分割法 31
   2.3.3 手段目標解析 33
   演習問題 34
3 探索
   3.1 ブラインド探索 36
   3.1.1 縦型探索 37
   3.1.2 横型探索 38
   3.1.3 縦型vs横型 39
   3.1.4 反復深化探索 42
   3.2 ヒューリスティック探索 43
   3.2.1 山登り法 44
   3.2.2 最良優先探索 45
   3.2.3 A*アルゴリズム 46
   3.2.4 実時間A*アルゴリズム 49
   3.2.5 ヒューリスティック関数の具体例 50
   3.3 ゲーム木の探索 51
   3.3.1 ミニ・マックス法 53
   3.3.2 α-β法 53
   3.3.3 ゲームプログラミングの現状 54
   演習問題 55
4 知識表現
   4.1 知識ベースシステム 57
   4.1.1 問題解決と知識ベースシステム 57
   4.1.2 知識と知識ベース 58
   4.1.3 知識ベースシステムの特徴 58
   4.2 知識処理の3フェーズ 60
   4.3 知識の分類 61
   4.3.1 専門知識と常識 61
   4.3.2 宣言的知識と手続き的知識 61
   4.3.3 経験的知識と理論的知識 61
   4.3.4 ドメイン知識とタスク知識 62
   4.3.5 完全な知識と不完全な知識 62
   4.4 知識表現の概要 63
   4.5 代表的な知識表現法 64
   4.5.1 プロダクションルール 64
   4.5.2 セマンティックネット 66
   4.5.3 フレームシステム 68
   4.5.4 論理 71
   4.5.5 論理プログラミング 74
   演習問題 76
5 プラニング
   5.1 STRIPSプラニング 78
   5.2 半順序プラニング 87
   5.3 即応プラニング 94
   5.3.1 即応プラニングの具体例 98
   5.3.2 服属アーキテクチャ 101
   演習問題 104
6 推論
   6.1 演繹・帰納・アブダクション 107
   6.2 常識推論 110
   6.2.1 デフォルト論理 112
   6.2.2 サーカムスクリプション 116
   6.2.3 自己認識論理 117
   6.2.4 閉世界仮説 118
   6.3 仮説推論 120
   6.4 類推 122
   演習問題 122
7 機械学習
   7.1 帰納学習 126
   7.1.1 仮説空間における探索 127
   7.1.2 バージョン空間法 128
   7.1.3 バイアス 132
   7.2 説明に基づく学習:EBL 134
   7.2.1 説明に基づく一般化:EBG 135
   7.2.2 マクロオペレータ学習システム 139
   7.3 決定木の帰納学習 141
   7.4 強化学習 145
   7.4.1 Q学習 146
   7.4.2 バケツリレーと利益共有 149
   7.5 事例に基づく学習 152
   7.5.1 Nearest Neighbor法 152
   7.5.2 記憶に基づく推論 154
   演習問題 157
8 分散人工知能と進化的計算
   8.1 分散人工知能 161
   8.1.1 黒板モデル 161
   8.1.2 契約ネットプロトコル 163
   8.2 進化的計算 168
   8.2.1 遺伝的アルゴリズム 168
   8.2.2 遺伝的プログラミング 172
   8.2.3 進化的学習 174
   演習問題 178
1 人工知能とは
   1.1 知能とは 1
   1.1.1 知能の周辺 1
4.

図書

図書
西田豊明著
出版情報: 東京 : 丸善, 1999.9  viii, 288p ; 21cm
シリーズ名: 情報科学コアカリキュラム講座 / 稲垣康善 [ほか] 編集
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