はじめての人工知能 増補改訂版 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 増補改訂版 Excelで体験しながら学ぶAI


形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798159201
価格:
本体2,280円+税
仕様:
A5・312ページ
分類:
人工知能・機械学習

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さまざまなAI技術を1冊に網羅
動かしながら学ぶ、本格入門書!

本書は、人工知能の技術をはじめて学ぶための本です。

近年は機械学習・深層学習が注目を集めていますが
人工知能は各技術が相互に進化を促したり
いろいろな技術を組み合わせたりして発展しています。

そこで本書では、下記のような
幅広い技術の基礎知識を網羅しています。

【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
・遺伝的アルゴリズム
・エキスパートシステム
・知識表現
・ゲーム戦略など

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。

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。

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の本です。

【Excelサンプルプログラム(一部)】
・正解がわからなくても人工知能が自力で認識してくれる
・宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか?
・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!

【目次】

第1章 人工知能は夢いっぱい
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
第3章 人間のあいまい性を機械で扱う=ファジィ
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
第5章 身の回りの問題をうまく解決するには=問題解決
第6章 最も効率的な道筋をどう選ぶか=探索法
第7章 相手がいるときの対処法=ゲーム戦略
第8章 人間が学習する過程を機械で真似る=機械学習
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
第10章 人間の自律性を機械にもたせる=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
第12章 ものごとの関係を記述するコンピュータ言語=Prolog


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
 [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
 [体験してみよう]正解がわからなくても人工知能が自力で認識してくれる
 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 自己符号化器(Autoencoder)
 2.5 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
 [体験してみよう]あいまいな条件で目標値を維持する
 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
 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的考察
 4.3 遺伝的アルゴリズムの応用

第5章 身の回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?
 5.1 問題解決法
 5.2 問題解決の具体的考察

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
 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!
 7.1 Min-Max戦略
 7.2 αβ枝刈り

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
 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)
 8.3 深層学習(Deep Learning)

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
 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!
 10.1 エージェントの古典的な問題
 10.2 エージェントの考え方
 10.3 マルチエージェント(Multi-Agent)

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(Lambda Calculus)
 11.3 Lisp言語
 11.4 Lisp処理系

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(Propositional Logic)
 12.2 述語論理(Predicate Logic)
 12.3 Prolog言語への発展
 12.4 Prolog言語
 12.5 Prolog処理系

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最終更新日:2019年02月05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 090
上から8行目
MWは行列Mと行列Wの内積、
MWは行列Mと行列Wの積、

「2.4.4 自己符号化器の具体的な考察」内
2019.02.05
1刷 092
図2-15、右下の文
新規データM(1コマだけ白)はX=MWで[0 1](黒)と識別
新規データV(1コマだけ白)はX=VWで[0 1](黒)と識別
2019.02.05
1刷 093
図2-16、右下の文
JとILに類別され、新規データMはX=MWで[1 0](J)と識別
JとILに類別され、新規データVはX=VWで[1 0](J)と識別
2019.02.05