情報科学(教養書・人工知能など)書籍一覧13

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情報科学書籍一覧 目次

 

ニューロコンピューティングの数学的基礎

ISBN4-7649-0219-2  近代科学社

上坂吉則(東京理科大学教授) 著

A5判  248ページ  本体価格\3400  1993年11月発売

[内容]

ニューラルネットに関する新しいモデルや考え方が失継ぎ早に提案されたことや、ハードウェアの進歩に伴ってニューラルネットのシミュレーション実験が容易になってきたことなどにより、ニューロコンピュータの研究が活発になってきた。本書は、ことの本質は、それが優れたものであるほど、簡潔な数学的枠組みの中にすっきりと収まるものであるとの立場に立って、ニューラルネットの基本的な話題を定式化し、数学的に丁寧に解説した。すべてについて自己完結した定義・定理とその証明を詳しく記述した。

[目次]

1. ニューロンの数学的モデル

2. 学習認識機械

3. 最小値探索機械

4. 確率的探索機械

5. 画像復元とマルコフ確率場

付録A. 力学系の安定性付録

付録B. 一様でないマルコフ連鎖のエルゴート定理

付録C. 画像復元問題に関する諸計算

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人工知能の基礎知識

コンピュータサイエンス大学講座20

ISBN4-7649-0145-5  近代科学社

太原育夫(東京理科大学講師) 著

A5判  256ページ  本体価格\2.900  

[内容]

人工知能という分野で現在盛んに行われている議論を理解するために必要な基礎的な知識を提供するのみならず、その考え方に重点を置いている。人工知能を問題解決という観点からとらえ、問題を解決するとはどういうことなのか、そのためには何が必要かといった疑問に答えつつ、人工知能のすべての領域に共通する「探索」「論理」「知識」の3テーマに絞って、図表を豊富に用いて詳しく解説する。

[目次]

1. 人工知能概説

2. 問題解決

3. 探索

4. 記号論理

5. 導出原理

6. 論理による問題解決

7. 論理プログラミング

8. 知識表現

9. 不完全な知識

 

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知識・知能と情報

脳のはたらきと情報処理

ISBN4-7649-0195-1  近代科学社

板橋秀一(筑波大学教授) 編

大野忠雄(筑波大学教授)/渋谷達明(筑波大学教授)/今泉敏(東京大学医学部助教授)/根本承次郎(筑波大学教授)/菊地正(筑波大学教授)/吉野公喜(筑波大学教授)/大田友一(筑波大学教授)/板橋秀一(筑波大学教授)/鈴木英一(筑波大学教授)/太田信夫(筑波大学教授)/平井有三(筑波大学教)/石崎俊(慶應義塾大学)  著

A5判  232ページ  本体価格\3.000   1992年10月発売

[内容]

ヒトはどのようにして情報を処理しているのか。ヒト並みの能力を工学的手段で実現するには何を解決しなければならないのか。これらの問題に、工学はもちろん、医学、生物学、心理学、言語学などさまざまな分野から切り込んだのが本書である。学際的研究が要求される今日、諸分野の基礎知識や研究動向を知るうえで、幅広い読者層に役立つことであろう。

[目次]

第1部 情報の取得・伝達・記憶
1. 脳の構造と機能
2. 神経系の情報伝達
3. 音声・聴覚器官の構造と機能
4. センサによる情報の取得

第2部 視聴覚パターン情報の処理
5. 視覚の心理学

6. 聴覚の心理学
7. コンピュータビジョン
8. 音声の認識と合成

第3部 言語情報の処理
9. 言語の構造と使用
10. 言語の心理学
11. 連想記憶と言葉の理解
12. 自然言語処理

 

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人工知能システムの構成

基礎からエージェントまで

ISBN4-7649-0288-5  近代科学社

小倉 久和(福井大学教授)/小高 知宏(福井大学助教授) 著

B5判  228ページ  本体価格\2700  2001年4月発売

[内容]

本書は、小倉が情報工学系の学生に10年あまりにわたって担当してきた授業の経験をもとに構成し、2人で分担して書き下ろしたものである。第6章,第7章,第8章は小高が、残りは小倉がそれぞれ分担し、全体としては小倉が内容と記述を統一した。授業では、表面的に概念的にとらえられがちな人工知能のさまざまな機能がどのようにして実現されているか、その技術や方法、考え方を理解してもらうことに努力してきた。本書でもそこに心を砕いたつもりで、人工知能とは何か、どう働くのか、なにが課題か、これからの人工知能はどうなるか、など一緒に考えたかったのである。
 ところで、情報系の学部・学科が増えており、また、人工知能に関する授業も広範な学部・学科で取り上げられてきている現状では、もう少し簡単で分かりやすく、かつ教養ではなく専門の一部としても使えるものが必要であると思われる。そこで、本書は、内容を精選し、読んで分かる記述にすることを心掛けたつもりである。−まえがきより−

[目次]

1 知能とシステム

1.1 機能としての知能
    知能的機械、人工の知能SHRDLU、知能システム

1.2 エージェントと知能のモデル
    相互作用と対話、自律エージェントとマルチエージェント、低次機能から高次機能へ、進化と知能

1.3 人工知能の分野と本書の構成
    人工知能の黎明、状態探索、自然言語処理、知識工学とエキスパートシステム、論理による知識処理、学習と知識の獲得、ユーザモデルとインタフェース、あいまいな知識、ニューラルネットの学習と進化学習、エージェントと人

2 知能と試行錯誤のアルゴリズム

2.1 状態空間探索
    問題の表現と探索、状態遷移図と探索木

2.2 探索戦略
     横型探索、縦型探索、状態遷移図と有限オートマトン

3 評価を用いた試行錯誤アルゴリズム

3.1 「行く末」の評価を用いた状態探索
    状態の評価と探索径路の評価、「行く末」に基づく迷路の探索、コスト評価と価値評価、山登り法

3.2 「来し方」による最適径路の探索
    最適径路探索、コスト、組合せ爆発、多目的評価、来し方と行く末をともに評価する探索

3.3 AND-OR木と2人ゲームの探索アルゴリズム
    AND-ORグラフ、評価によるAND-ORグラフの探索、2人ゲームの探索、minimax探索、minimax戦略、α−β法

4 知識の表現と処理のアルゴリズム

4.1 述語による知識の表現と利用
    述語、述語による記述と探索、状態記述とマッチング、状態の評価

4.2 知識の表現と利用
    意味ネットワーク、フレーム、スクリプト、閉世界仮説とデフォルト推論

4.3 ルール知識表現
     if-thenルールとファクト、if-thenルールによる知識表現、診断木、推論エンジン、ルールベース推論とエキスパートシステム

5 論理による知識処理アルゴリズム

5.1 論理式による知識表現
    述語、命題、第1階述語、論理式による知識表現、論理演算の性質、限量記号とスコーレム関数、論理式の解釈と充足性

5.2 導出による推論
    妥当な推論形式、節形式と節集合、節集合を導くアルゴリズム、導出と証明、単一化、ロビンソンの導出原理、導出による証明

5.3 述語論理による知識処理
    知識処理の例、ホーン節による表現

6 言語処理のアルゴリズム

6.1 言語処理の階層
    言語処理とは、言語処理における階層構造、外言と内言

6.2 テキスト処理としての言語処理
    n-gramによるテキスト評価、計量言語学、表層的なテキスト処理による対話アルゴリズム、ELIZAとチューリングテスト

6.3 構文規則と機械翻訳
    文の成り立ち、文の自動生成、句構造文法の階層、チョムスキーの生成文法、構文解析、構文解析の方法、機械翻訳、格文法、エージェント間のコミュニケーシモン、こんにゃく問答、くるまではこをほこぶ

7 学習のアルゴリズム

7.1 暗記学習と教示による学習
    学習とモデル、学習の汎化作用、暗記学習、教示学習、判断木による分類学習、プロダクションシステムにおける学習

7.2 学習の汎化
    事例との距離による学習、テンプレートマッチング、パラメタ調整による学習、評価関数の評価、教師あり学習と教師なし学習

7.3 例からの学習
    記号列の例示による生成規則の学習、正例学習と負例学習、類推による図形の例示学習

8 ユーザモデルとインタフェース

8.1 システムとユーザモデル
    CAIシステムと学習者、行動モデル、ユーザモデル

8.2 知的システムのユーザモデル
    知的CAIシステムの学習者モデル、知的インタフェースのユーザモデル、挙動に基づくユーザ認証

8.3 交渉過程のモデル化とインタフェース 繰返しジャンケンのモデ化、自律システムの交渉モデル、ユーザモデルとユーザ意図、知的インタフェース

9 ファジィ論理とファジィ知識表現

9.1 ファジィ論理とファジィ知識表現
    あいまい表現とファジィ集合、ファジィ述語とファジィ論理、ファジィ論理演算の性質、ファジィ集合、ファジィ集合演算、ファジィ関係、言語ヘッジ

9.2 ファジィ論理による推論
    ファジィ述語と推論、ファジィ含意、一致度に基づくファジィ推論、多入力のファジィルール、多ルールのファジィ推論、射影に基づくファジィ推論、フィードバックファジィ制御

10 人工神経回路網の学習

10.1 ニューロ素子と人工神経回路網
     コンピュータの万能性、しきい論理素子、神経細胞のモデル

10.2 フィードフォワードネットの学習
     フィードフォワードネットとリカレントネット、神経網の学習、パーセプトロン、XOR問題、誤差逆伝搬学習法(BP法)、BP法の特徴、ニューラルネットと推論

10.3 リカレントネット
     リカレントネット、自己組織化ネット、ホップフィールドモデル、セルオートマトン

11 進化的アルゴリズムと知能

11.1 遺伝と遺伝的アルゴリズム
     遺伝と染色体、遺伝子とコドン、種と進化、地球環境と進化のモデル

11.2 遺伝的アルゴリズムの基本モデル
     遺伝的アルゴリズムの基本、コーディング、評価、集団、遺伝的アルゴリズムの流れ、初期世代、メイティング、交叉、突然変異、選択・淘汰と世代交代、ビルディングブロックおよび多様性と一様性

11.3 遺伝的アルゴリズムによる学習
     数値知識表現に対する遺伝的アルゴリズム、知識構造の最適化、メタ、遺伝的プログラミング

12 自律エージェントと知能

12.1 知的エージェント
     自律エージェント、SRマリオ、行動とアクチュエータ、SRエージェント、認識知識の表現、サブサンプションアーキテクチャ、エージェントの教育と学習、旅行代理店

12.2 内部状態をもつエージェント
     過去の記憶をもつSマリオ、内部記憶をもつエージェント

12.3 サッカーエージェントと協調
     サッカーゲームとプレーヤ、自律エージェントとしてのサッカープレーヤ、パスプレーと協調、行動予測による協調とモデル、RoboCup、RoboCupシミュレーション、サッカーエージェント

終章 知的エージェントめざして

自律システムのユーザモデル、再帰的モデルと因果、フレーム問題、エージェントの知能階層、記号着地問題、エージェントの認知問題、考えるエージェント

付録 こんにやく問答

例題プログラムの解説

例題略解

 

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ニューラルネットとファジィシステム

理論と応用

ISBN4-7649-0243-5  近代科学社

阿部重夫(神戸大学教授) 著

A5判  250ページ  本体価格\3.400  1995年10月発売

[内容]

本書は著者が実際に使って有効であった組み合わせ最適化問題を解くホップフィールドネット、パターン認識、関数近似を行う多層ニューラルネット、多層ネットと同等の機能をもつファジィシステムのほか、ニューラルネットではコホーネンネットなどの代表的モデルについて記述する。ニューロ・ファジィ技術の単なる表面的な解説から一歩踏み込み、ニューロ・ファジィがうまく動作するための理論を明らかにするとともに、実際のシステムから収集したデータに基づいた評価結果を示し、ニューロ・ファジィ技術の有効性を検証する。

[目次]

1. ニューラルネットの概要

2. ホップフィールドネット

3. 多層ニューラルネット

4. その他のニューラルネット

5. ファジィシステムの概要

6. 数値データからパターン認識ルールの抽出法

7. 関数近似ルールの抽出法

8. 複合ネット

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