人工知能の基礎
著者名 西田 豊明
発行元 丸善出版
発行年月日 1999年09月
判型 A5 210×148
ページ数 300ページ
ISBN 978-4-621-04646-3
Cコード 3355
ジャンル 電気・電子・情報工学

内容紹介

これから人工知能について学ぼうとする人々のために、人工知能の基礎的な話題である発見的検索、制約充足、知識表現、命題論理、一階述語論理、信念管理のメカニズム、不確実性の扱い、機械学習を取り上げている。

目次

1 序論
2 発見的探索
 2.1 発見的探索の基本的な考え方
 2.2 状態空間探索問題
 2.3 ヒューリスティックスを用いない状態空間探索
 2.4 ヒューリスティックスを用いた状態空間探索
 2.5 問題分解法
3 制約充足
 3.1 制約充足の基本的な考え方
 3.2 線画解釈問題
 3.3 制約充足基本概念
 3.4 後戻り法
 3.5 制約充足アルゴリズム
4 基本的な知識表現
 4.1 知識表現の基本的な考え方
 4.2 世界知識の表現と利用
 4.3 世界知識の表現と利用のための知識表現言語
 4.4 手続き的知識の表現と利用
 4.5 プランの表現とプランニング
 4.6 対称志向の知識表現
5 命題論理
 5.1 この章のあらまし
 5.2 数理論理学の基本的な考え方
 5.3 命題論理の体系
 5.4 意味論的アプローチ
 5.5 証明論的アプローチ
 5.6 融合原理
6 一階術語論理
 6.1 この章のあらまし
 6.2 一階術語論理の統語論と意味論
 6.3 融合法
 6.4 融合原理の性質
7 信念管理のメカニズム
 7.1 この章のあらまし
 7.2 TMS
 7.3 ATMS
 7.4 非単調推論
8 不確実性の扱い
 8.1 この章のあらまし
 8.2 確率推論とベイズネットワーク
 8.3 確信度
 8.4 Dempster-Shafer理論
 8.5 ファジィ集合によるあいまいさの表現
9 機械学習
 9.1 この章のあらまし
 9.2 決定木学習
 9.3 概念クラスタリング
 9.4 演繹型学習
 9.5 強化学習
 9.6 ニュートラルネットワークによる学習

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