人工知能

人工知能について勉強を始めようと思う。
まずは、本棚に眠っていた本を発掘して読んでみることにする。

人工知能　第2版 (情報工学入門シリーズ)

とりあえず目次を載せておく

目次

第１章 人工知能の概要

1.1 人工知能とは

1.2 人工知能の視点

1.3 人工知能の分野

1.4 人工知能の歴史

演習問題 1

第２章 問題解決

2.1 問題解決とは

2.2 状態空間による問題の表現と解の探索

2.3 系統的な解の探索

2.4 知識を用いた解の探索

2.5 大規模な問題の解決

2.5.1 問題の分割

2.5.2 AND/OR木による問題の分割

2.5.3 再起表現による問題の分割

演習問題 2

第３章 高度な問題の解決

3.1 コスト付グラフによる問題の表現

3.2 コスト付グラフの系統的探索法

3.3 経験的知識を用いた最良探索法

3.4 最良優先探索

3.5 Aアルゴリズム

3.6 ゲームの状態空間の探索

3.6.1 ミニマックス探索

3.6.2 アルファ-ベータ探索

演習問題 3

第４章 論理と推論

4.1 記号論理

4.2 命題論理

4.2.1 論理式

4.2.2 論理式の解釈

4.2.3 論理式の同値関係

4.2.4 論理式の標準形

4.3 論理式と推論

4.4 形式的証明

演習問題 4

第５章 述語論理とProlog

5.1 述語論理

5.2 導出原理

5.2.1 定理の証明

5.2.2 スコーレム標準形

5.2.3 導出原理による証明

5.2.4 単一化置換

5.3 述語論理による問題表現と導出原理による問題解決

5.4 ホーン節と推論

5.4.1 ホーン節

5.4.2 ホーン集合に対する導出

5.5 Prologと推論

5.5.1 論理型言語Prologとその処理系

5.5.2 Prologプログラミング

演習問題 5

第６章 知識の表現と利用

6.1 知識を用いた問題の解決

6.2 ルールによる知識表現

6.2.1 プロダクションシステムとは

6.2.2 プロダクションシステムの基本構成

6.2.3 プロダクションルールとファクトのデータ形式

6.2.4 簡単なプロダクションシステムの例題

6.2.5 競合解消

6.2.6 混合型競合解消戦略

6.2.7 AND/OR推論

6.2.8 前向き推論と後ろ向き推論

6.3 意味ネットワークによる知識表現

6.3.1 意味ネットワークとは

6.3.2 意味ネットワークモデル

6.3.3 継承

6.3.4 動作を記述する意味ネットワーク

6.3.5 意味ネットワークを用いた推論

6.4 フレームシステムによる知識表現

6.4.1 フレーム理論

6.4.2 フレームシステム

演習問題 6

第７章 エキスパートシステム

7.1 エキスパートシステムとは

7.2 エキスパートシステムが必要とされる背景

7.3 エキスパートシステムの分類

7.4 エキスパートシステムの構成要素

7.5 エキスパートシステムの開発例

演習問題 7

第８章 エージェント

8.1 エージェントとは

8.2 分散人工知能

8.3 協調問題解決型マルチエージェントシステム

8.3.1 協調問題解決とは

8.3.2 タスク共有と契約ネットプロトコル

8.3.3 結果共有と黒板モデル

8.4 均衡化型マルチエージェントシステム

8.4.1 均衡化とは

8.4.2 交渉と説得のモデル

8.5 エージェントの応用

8.5.1 協調設計システム

8.5.2 利用者エージェント

8.5.3 通信エージェント

演習問題８

演習問題解答

参考文献

さくいん