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1.

図書
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1. 群知能とデータマイニング
アジス・アブラハム, クリナ・グローサン, ヴィトリーノ・ラモス編 ; 栗原聡, 福井健一訳
出版情報: 東京 : 東京電機大学出版局, 2012.7  xviii, 307p ; 22cm
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2.

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2. 人と共生するAI革命 : 活用事例からみる生活・産業・社会の未来展望
栗原聡監修
出版情報: 東京 : エヌ・ティー・エス, 2019.6  xiv, iii, xi, 433, xiip ; 27cm
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3.

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3. 人工知能と社会 : 2025年の未来予想
栗原聡 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2018.2  x, 235p ; 21cm
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第1章 : 2025年がやって来る!
第2章 : ロボットと人工知能
第3章 IoTとは—時間・空間・人 : 物間をつなげることの効果とインパクト
第4章 : 自然言語処理と人工知能
第5章 : 人工知能における感性
第6章 : 社会に浸透する汎用人工知能
第1章 : 2025年がやって来る!
第2章 : ロボットと人工知能
第3章 IoTとは—時間・空間・人 : 物間をつなげることの効果とインパクト
概要: 2025年という日本における大きな構造変化に焦点をあて、そのときまでに人工知能研究開発がどのように進展するのかについて、単に技術論ではなく、人工的に知能を創るというからには、そもそも知能とは何か?人はなぜ知能を発揮できるのか?といった根源的 … な問題についても考察する。 続きを見る
4.

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4. 人工知能とは
松尾豊編著 ; 中島秀之 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2016.5  xviii, 245p ; 21cm
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構成的学問としての人工知能
人工知能—知能と心の現象のコンピュータ上での再現を目指して
知能へのアプローチ—人工知能研究はどう貢献するか
人間頭脳の働きをどこまでシミュレートできるか
人間や環境を含んだ新しい知能の世界としての人工知能
認知発達ロボティクスによる知の設計
「風の又三郎」テストに合格すること
社会的知能としての人工知能
人工知能から人工生命へ
生存確率を上げるための知能〔ほか〕
構成的学問としての人工知能
人工知能—知能と心の現象のコンピュータ上での再現を目指して
知能へのアプローチ—人工知能研究はどう貢献するか
概要: 人工知能研究の権威が答えます!人工知能って、いったい何ですか?会誌「人工知能」上での大論争を大幅加筆。
5.

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5. 社会シミュレーション : 世界を「見える化」する
横幹「知の統合」シリーズ編集委員会編 ; 遠藤薫 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 東京電機大学出版局, 2017.9  x, 117p ; 21cm
シリーズ名: 横幹「知の統合」シリーズ
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第1章 : 「持続可能な社会」をシミュレーションする—「共有地の悲劇」をめぐる規範と信頼
第2章 : エージェント・ベース・モデリングの楽しさと難しさ
第3章 : データ分析を社会のシミュレーションに利用する
第4章 : ソーシャルメディアにおける情報拡散—どのようにしてデマ情報は蔓延し、収束するのか
第5章 : 人工社会が予測する都市の動態
第6章 : シミュレーション技術を応用した3次元文化財の透視可視化
第1章 : 「持続可能な社会」をシミュレーションする—「共有地の悲劇」をめぐる規範と信頼
第2章 : エージェント・ベース・モデリングの楽しさと難しさ
第3章 : データ分析を社会のシミュレーションに利用する
概要: 災害・環境・都市・グローバリゼーション...多様な要素が複雑に絡み合う問題系をいかに解決するか。現象をモデル化・可視化することで、世界のダイナミズムを読み解く手法として注目を集める「社会シミュレーション」とは?相互に関連し合い有機的につなが … る社会を描き出すシリーズ第四弾。 続きを見る
6.

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東工大
目次DB
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東工大
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6. スモールワールド : ネットワークの構造とダイナミクス
ダンカン・ワッツ著 ; 栗原聡, 佐藤進也, 福田健介訳
出版情報: 東京 : 東京電機大学出版局, 2006.1  xxii, 314p ; 22cm
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第1章 ケビン・ベーコンとスモールワールドの意外な関係 1
第I部 ネットワークの構造
第2章 スモールワールド現象の概要 11
   2.1 社会ネットワークとスモールワールド 11
   2.1.1 スモールワールドの簡単な歴史 12
   2.1.2 実世界における問題 22
   2.1.3 すべての世界を考慮すると言う問題の再構築 27
   2.2 グラフ理論に関する背景 28
   2.2.1 基本定義 28
   2.2.2 距離と距離のスケーリング特性 30
   2.2.3 近傍および分布数列 35
   2.2.4 クラスタリング 37
   2.2.5 格子グラフとランダムグラフ 38
   2.2.6 グラフの次元と埋め込み 44
   2.2.7 グラスタ係数の他の定義 46
第3章 広い世界と狭い世界―グラフによるモデル化― 47
   3.1 関係グラフ 48
   3.1.1 αグラフ 49
   3.1.2 余分な部分をそぎ落としたモデル : βグラフ 75
   3.1.3 ショートカットと縮約 : モデル不変量 80
   3.1.4 嘘，デタラメ，そしてさらなる統計量 99
   3.2 空間グラフ 104
   3.2.1 一様分布空間グラフ 105
   3.2.2 正規分布空間グラフ 110
   3.3 まとめ 113
第4章 解釈と考察 115
   4.1 両極端なグラフ構造 116
   4.1.1 石器時代の結合した穴居人モデル 116
   4.1.2 ランダムグラフに限りなく類似するムーアグラフ 125
   4.2 関係グラフの遷移 131
   4.2.1 局所的なパス長の尺度と大域的なパス長の尺度 131
   4.2.2 パス長とパス長の尺度 133
   4.2.3 クラスタ係数 135
   4.2.4 縮約 136
   4.2.5 βモデルとの比較と結果 138
   4.3 空間グラフでの遷移 145
   4.3.1 空間距離とグラフ距離（パス長） 146
   4.3.2 パス長と長さスケーリング 146
   4.3.3 クラスタ化 149
   4.3.4 結果と比較 151
   4.4 さまざまな種類の空間グラフと関係グラフ 152
   4.5 まとめ 156
第5章 「結局，世界は狭い」－三つの現実のグラフ― 159
   5.1 ベーコンの作成 162
   5.1.1 グラフの観察 163
   5.1.2 比較 165
   5.2 ネットワークのパワー 170
   5.2.1 システムの観察 170
   5.2.2 比較 173
   5.3 線虫の視点 177
   5.3.1 システムの観察 178
   5.3.2 比較 181
   5.4 他のシステム 184
   5.5 まとめ 185
第II部 ネットワークノダイナミクス
第6章 構造化された集団での感染症疾患の拡散 191
   6.1 病気の拡散についての概要 193
   6.2 分析と結果 195
   6.2.1 問題の設定 195
   6.2.2 永久排除ダイナミクス 196
   6.2.3 一時的排除ダイナミクス 206
   6.3 まとめ 208
第7章 セルオートマトンによる全体的計算 211
   7.1 背景 211
   7.1.1 全体的計算 214
   7.2 グラフ上でのセルオートマトン 218
   7.2.1 密度分類問題 219
   7.2.2 同期問題 228
   7.3 まとめ 231
第8章 スモールワールドでの強調―グラフ上でのゲーム― 233
   8.1 背景 234
   8.1.1 囚人のジレンマ 235
   8.1.2 空間的な囚人のジレンマ 240
   8.1.3 Nプレイヤー囚人のジレンマ 241
   8.1.4 戦略の進化 243
   8.2 均一な集団での協調の創発 244
   8.2.1 一般化されたしっぺ返し 245
   8.2.2 Win-Stay，Lose-Shift 252
   8.3 非均一の集団における協調の進化 256
   8.4 まとめ 259
第9章 結合振動子における大域的な集団同期 261
   9.1 背景 262
   9.2 グラフ上のKuramotoの振動子 267
   9.3 まとめ 279
第10章 むすび 281
   注 285
   参考文献 294
   参考文献（和書） 304
   索引 305
第1章 ケビン・ベーコンとスモールワールドの意外な関係 1
第I部 ネットワークの構造
第2章 スモールワールド現象の概要 11
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