はじめての人工知能 Excelで体験しながら学ぶAI(淺井登)|翔泳社の本
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はじめての人工知能 Excelで体験しながら学ぶAI


形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798144658
価格:
本体2,280円+税
仕様:
A5・248ページ
分類:
人工知能・機械学習

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自分で動かすから、よくわかる!
専門知識を身につける第一歩!

本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術を、はじめて学ぶための本です。機械学習をはじめ、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、問題解決、ゲーム戦略、知識表現など、人工知能を支えるそれぞれの分野の基礎をつかむことができます。

独特の技術が多く使われている分野ですが、Excelのサンプルプログラムを体験することで、その技術を実感できるようになっています。Excelプログラムは簡単な入力とクリック操作で動くので、専門知識は不要です。操作を繰り返すことでプログラムが賢くなっていく様子は、人工知能技術への大きな期待も感じさせます。

また、本書で取り上げている各論は、高専5年生向けの授業がもとになっているので、学生・社会人問わず入門に最適です。特に、人工知能分野で活躍したい学生や、将来仕事で人工知能にかかわるかもしれない理系職種の方におすすめです。

【Excelサンプルプログラム】
・多少ゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる
・「ちょっと高め/ちょっと低め」の感覚で空調を制御する
・遺産の適正な分配を要領よく行う
・宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか?
・最小コストで山の頂上まで登るときの経路を探せ
・簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦!
・人工知能にことばの意味を教えよう
・病院に行く前に人工知能に聞いてみよう
・犯人を捕まえろ!

【本書で解説している技術】
機械学習/深層学習(概論)/ニューラルネットワーク/ファジィ/遺伝的アルゴリズム/問題解決/探索法/ゲーム戦略/知識表現/エキスパートシステム/エージェント/Lisp/Prolog など

【著者について】
淺井 登(あさい・のぼる)
昭和47年、名古屋大学理学部卒業。その後34年間、富士通株式会社にて、コンピュータ言語処理系および人工知能関連の基本ソフトウェア開発に従事。平成12年から沼津工業高等専門学校 電子制御工学科の非常勤講師(人工知能)。平成28年現在、オスカーテクノロジー株式会社に所属しながら、沼津高専の客員教授も務める。


第1章 人工知能は夢いっぱい
1.1 人工知能が人間を超える?
1.2 人工知能の研究テーマ
1.3 人工知能技術の初歩的な考察

第2章 人間の脳を機械で真似る = ニューラルネットワーク
体験してみよう 多少ゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる~パーセプトロンによる文字認識~
体験してみよう もっとゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる~ホップフィールドネットワークによる文字認識~
2.1 脳のモデルとニューラルネットワークの考え方
2.2 パーセプトロン(Perceptron)
2.3 ホップフィールドネットワーク(Hopfield Network)
2.4 その他のニューラルネットワーク

第3章 人間のあいまい性を機械で扱う = ファジィ
体験してみよう 「ちょっと高め/ちょっと低め」の感覚で空調を制御する~ファジィ推論による空調制御~
体験してみよう あいまいな条件で目標値を維持する~ファジィ制御~
3.1 ファジィの考え方
3.2 ファジィ推論
3.3 ファジィ制御
3.4 ファジィ関係

第4章 よいものが残る進化の法則をうまく使う = 遺伝的アルゴリズム
体験してみよう 遺産の適正な分配を要領よく行う~遺伝的アルゴリズムによる財産分け~
4.1 遺伝的アルゴリズムの考え方
4.2 遺伝的アルゴリズムの具体例
4.3 遺伝的アルゴリズムの応用

第5章 身の周りの問題をうまく解決するには = 問題解決
体験してみよう 宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか?~MC問題~
5.1 モデル化
5.2 状態遷移
5.3 問題解決の具体例

第6章 最も効率的な道筋をどう選ぶか = 探索法
体験してみよう 最小コストで山の頂上まで登るときの経路を探せ~探索法の比較~
6.1 探索法の分類
6.2 系統的探索(Systematic Search)
6.3 ヒューリスティック探索(Heuristic Search)
6.4 探索法まとめ

第7章 相手がいるときの対処法 = ゲーム戦略
体験してみよう 簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦!~αβ戦略によるカードゲーム~
7.1 Min-Max戦略
7.2 αβ戦略

第8章 人間が学習する過程を機械で真似る = 機械学習
体験してみよう 人工知能にことばの意味を教えよう~バージョン空間法による学習~
8.1 機械学習の基本的な考え方
8.2 バージョン空間法 (Version Space Method)

第9章 人間の知識を機械上で表現すれば人間の代わりになる = 知識表現とエキスパートシステム
体験してみよう 病院に行く前に人工知能に聞いてみよう~病気診断エキスパートシステム~
9.1 知識表現(Knowledge Representation)
9.2 エキスパートシステム(Expert System)

第10章 人間の自律性を機械にもたせる = エージェント
体験してみよう 犯人を捕まえろ!~追跡問題~
10.1 エージェントの古典的な問題
10.2 エージェントの要件
10.3 マルチエージェント

第11章 人工知能の草分け的コンピュータ言語 = Lisp
11.1 リスト処理(List Processing)
11.2 ラムダ計算
11.3 スコープとエクステント(Scope & Extent)
11.4 ゴミ集め(Garbage Collection)

第12章 ものごとの関係を記述するコンピュータ言語 = Prolog
12.1 命題論理
12.2 述語論理
12.3 ホーン節
12.4 ユニフィケーション(Unification)とバックトラック (Backtrack)
12.5 WAMと抽象命令

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最終更新日:2018年04月18日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 005
第7章の体験してみよう
5刷
簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦! ~αβ戦略によるカードゲーム~
簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦! ~αβ枝刈りによるカードゲーム~
2018.04.18
1刷 005
第7章 7.2
5刷
αβ戦略
αβ枝刈り
2018.04.18
1刷 059
図2-2 マカロック・ピッツのモデル
4刷
訂正前
訂正後
2016.08.19
1刷 059
図2-3 誤差訂正学習
4刷
訂正前
訂正後
2016.08.19
1刷 065
図2-4 パーセプトロンの学習
4刷
訂正前
訂正後
2016.08.22
1刷 065
式2-3
4刷
訂正前
訂正後
2016.08.22
1刷 086
図3-1のファジィ測度の単調性
5刷
m(φ)=0, m(V)=1, A⊆B⊆V なら m(A)≦(B)
m(φ)=0, m(V)=1, A⊆B⊆V なら m(A)≦m(B)
2018.04.18
1刷 086
式3-2の一行目
5刷
A = { x¦ μA(x) = y , y>0 }
A = { x¦ μA(x) = y , 0 ≦ y ≦ 1}
2018.04.18
1刷 090
図3-4 矛盾律の下図
5刷
A∪~A
A∩~A
2016.10.17
1刷 090
図3-3の右列一番下
5刷
~A∩~B)
~A∩~B
2018.04.18
1刷 091
*4
5刷
尺度で、全体を1、
尺度で、確率測度の場合は全体を1、
2018.04.18
1刷 102
Case1のファジィ行列
4刷
R=[0.7 0.5 0.8 0.2]
R=[0.6 0.5 0.8 0.2]
2016.05.25
1刷 135
図5-5
5刷
2018.04.18
1刷 136
*11
5刷
{x=1, for i =1 to n {x = x * i}} P2(n) = {if n = 0 then 1 else n * P2(n-1)}
{x=1, for i =1 to n {x = x * 2}} P2(n) = {if n = 0 then 1 else 2 * P2(n-1)}
2016.10.17
1刷 140
図中2-1の探索法選択のボタン
5刷
一番左[分岐限定法] 中央[疑似山登り]
一番左[分枝限定法] 中央[擬似山登り]
2018.04.18
1刷 147
図6-3の上段右
5刷
山登り法(一つ先のコスト(Best cost)しか考慮しない場合)
擬似山登り法(一つ先の経路コストだけを考慮する場合)
2018.04.18
1刷 148
図6-4の左側
5刷
2018.04.18
1刷 149
図6-5の考察の右下
5刷
h < h*:真の将来コスト
h ≦ h*:真の将来コスト
2018.04.18
1刷 153
見出し、一行目、本文下から2行目、脚注*2(4か所)
5刷
αβ戦略
αβ枝刈り
2018.04.18
1刷 155
柱(ページ最上部)
5刷
αβ戦略
αβ枝刈り
2018.04.18
1刷 157
柱(ページ最上部)、上から6行目(2か所)
5刷
αβ戦略
αβ枝刈り
2018.04.18
1刷 159
柱(ページ最上部)、7.2見出し、図7.2見出し(3か所)
5刷
αβ戦略
αβ枝刈り
2018.04.18
1刷 159
下から4行目
5刷
見つかっていない場合は、P11よりよくなる可能性があるので
見つかっていない場合は、P10よりよくなる可能性があるので
2016.07.05
1刷 160
上から3行目、図7-3見出し(2か所)
5刷
αβ戦略
αβ枝刈り
2018.04.18
1刷 206
脚注*8
5刷
考案したパターン認識のモデル
考案した脳のパターン認識のモデル
2018.04.18
1刷 216
7行目
5刷
⑥(λ(x y)M)
⑦(λ(x y)M)
2016.11.16
1刷 216
13行目
5刷
ラムダ変数は1つだけなので、上記⑥のように、
ラムダ変数は1つだけなので、上記④のように、
2016.11.16
1刷 216
下から8行目
5刷
略記法として許すことにする。
略記法として許すことにする(⑦)。
2016.11.16
1刷 230
ページ下部「(6)分配律」の2行目
3刷
P∧(Q∨R)≡(P∧Q)∨(Q∧R)
P∧(Q∨R)≡(P∧Q)∨(P∧R)
2016.03.23
1刷 239
図12-4「述語論理風に書くと」右列
3刷
D→P ~D∨P x∨~D
D→P ~D∨P P∨~D
2016.04.21