はじめての人工知能 Excelで体験しながら学ぶAI

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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