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1.

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1. ソフトウェア講座
井上謙蔵, 中田育男, 志村正道編集委員
出版情報: 東京 : 昭晃堂
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2.

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2. 非線形回路理論
志村正道著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1969.10  2, 5, 352p ; 22cm
シリーズ名: 電子回路講座 ; 第3巻
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3.

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3. コンピュータシステム
志村正道著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2005.11  ix, 201p ; 21cm
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4.

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4. 電子回路 (1 リニア編 ; 2 ディジタル編)
志村正道著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1976  2冊 ; 22cm
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5.

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5. パターン認識と学習機械
志村正道著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1970.3  2, 5, 264p ; 22cm
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6.

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6. 人工知能
志村正道著
出版情報: 東京 : 森北出版, 1994.9  vii, 174p ; 22cm
シリーズ名: 基礎情報工学シリーズ / 飯島泰蔵編 ; 17
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7.

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7. 非線形回路理論. 2版(第1回修正)
志村正道著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1971.5  2, 5, 352p ; 22cm
シリーズ名: 電子回路講座 ; 第3巻
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8.

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8. 機械知能論
志村正道著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1983.7  2, 3, 6, 310p ; 22cm
シリーズ名: 人工知能シリーズ ; 1
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9.

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9. 情報処理
志村正道編
出版情報: 東京 : 電気書院, 1983.5  400p ; 27cm
シリーズ名: 電気・電子工学大百科事典 ; 11
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10.

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10. アルゴリズム入門. 改訂版
大谷紀子, 志村正道共著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2013.7  vi, 183p ; 21cm
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1 : プログラミングとアルゴリズム
2 : データ構造
3フローチャート
4 : サブルーチンと再帰
5 : いろいろなアルゴリズム
6 : 探索
7 : 整列
8 : 文字列照合
1 : プログラミングとアルゴリズム
2 : データ構造
3フローチャート
概要: 一般に良く知られている基本的なアルゴリズムをわかりやすく丁寧に説明し、種々なアルゴリズムを紹介するとともに、章末問題には解答を付して独学で学習できるようにした。改訂版では、木構造を用いて探索を行う二分探索木について加筆している。
11.

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東工大
目次DB
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東工大
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11. 機械知能論. 第1回修正
志村正道著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1986.6  310p ; 22cm
シリーズ名: 人工知能シリーズ ; 1
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1 人工知能とコンピュータ
   1.1 序 1
   1.2 人工知能 2
   1.3 コンピュータと頭脳 6
   1.4 人工知能の流れ 8
   1.5 人工知能における解決法 13
   1.6 解決の過程 16
2 一般問題解決システム
   2.1 問題の解決 19
   2.2 問題の表現 20
   2.3 GPSの例 23
   2.4 GPSの手法 26
   2.5 構成と動作 27
   2.6 差異と関係表 30
   2.7 GPSの概念 37
3 命題論理
   3.1 定理証明 39
   3.2 命題 40
   3.3 真理関数 41
   3.4 命題式 44
   3.5 標準形 48
   3.6 解釈 50
   3.7 推論 52
4 術後論理
   4.1 命題論理と述語論理 57
   4.2 1階述語論理 58
   4.3 述語計算の基礎 60
   4.4 限定作用素 63
   4.5 述語論理の性質 66
   4.6 前置標準形 77
   4.7 スコーレム関数 79
   4.8 節形式と定理証明 83
   4.9 エルプラン空間 84
   4.10 充足不可能性 90
5 導出原理とその手法
   5.1 導出と導出形 95
   5.2 代入と単一化 97
   5.3 完全性 99
   5.4 導出原理の手法 102
   5.5 意味的導出法 106
   5.6 超導出 109
   5.7 支持集合導出 110
   5.8 順序付け意味的導出 111
   5.9 指標付け導出 112
   5.10 線形導出 114
   5.11 入力導出(単一導出) 115
   5.12 順序付け線形導出 116
6 導出原理の応用
   6.1 種々の応用 122
   6.2 定理の証明 122
   6.3 問題解決 124
   6.4 プログラミング 129
7 自動プログラミング
   7.1 背景と歴史 135
   7.2 自動プログラミング 136
   7.3 ループなしのアルゴリズム 139
   7.4 ループありのアルゴリズム 144
   7.5 順序があるプログラミング 146
8 問題木の探索
   8.1 問題解決と木探索 150
   8.2 木とグラフ 152
   8.3 線形探索法 155
   8.4 縦形探索法 157
   8.5 均一コスト探索法 161
   8.6 探索の効率 163
   8.7 発見的手法 164
9 発見的探索法
   9.1 発見的情報 170
   9.2 グラフトラバーサ 171
   9.3 HPAとA* 176
   9.4 探索の実行可能性 181
   9.5 探索の最適性 185
   9.6 その他の手法 190
   9.6.1 双方向探索法 190
   9.6.2 FD法 192
10 ゲームと発見的探索
   10.1 ゲームとパズル 194
   10.2 ミニ・マックス法 195
   10.3 α-β手続 199
   10.4 探索順序 202
11 学習
   11.1 学習と学習機能 207
   11.2 パズルにおける学習 208
   11.2.1 学習と評価関数 208
   11.2.2 学習方法 213
   11.2.3 学習例 215
   11.3 ゲームにおける学習 216
   11.3.1 評価関数と学習 216
   11.3.2 学習方法 217
   11.3.3 自己学習 220
   11.3.4 ゲームにおける学習例 221
12 コンピュータゲーム
   12.1 種々のゲーム 223
   12.2 ゲームの評価関数 224
   12.2.1 チェス 225
   12.2.2 連珠 227
   12.2.3 オセロゲーム 227
   12.2.4 将棋 230
   12.3 アルゴリズム 231
13 ゲームのプログラム
   13.1 チェス 234
   13.2 ドミノゲーム 238
   13.3 連珠(五目並べ) 242
   13.4 将棋 248
   13.5 オセロゲーム 254
   13.5.1 局面における評価値を用いた場合(OTHERO1) 254
   13.5.2 静的評価関数を用いない場合(OTHERO2) 256
14 人工知能とコンピュータ言語
   14.1 人工知能用言語 257
   14.2 リストとリスト構造 260
   14.3 LISP 262
   14.4 LISPプログラム 267
   14.4.1 再帰関数 267
   14.4.2 PROG形式 268
   14.5 PROLOG 271
15 人工知能の発展
   15.1 コンピュータ 274
   15.2 人工知能の問題点 275
   15.3 知識と人工知能 279
   15.4 人間の知能 280
付録 パズルの説明 285
参考文献 287
索引 307
1 人工知能とコンピュータ
   1.1 序 1
   1.2 人工知能 2
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