インテリジェントネットワークシステム入門

インテリジェントネットワークシステム入門

ネットワークの観点から,人間,ロボット,エージェントの知能化について,基本的な考え方・方法論・最近の動向をまとめた。また,ロボットとWebという一見関連のなさそうな分野を融合し,相互の関連が理解できるように配慮した。

ジャンル
発行年月日
2008/06/07
判型
A5
ページ数
240ページ
ISBN
978-4-339-02429-6
インテリジェントネットワークシステム入門
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定価

3,300(本体3,000円+税)

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ネットワークの観点から,人間,ロボット,エージェントの知能化について,基本的な考え方・方法論・最近の動向をまとめた。また,ロボットとWebという一見関連のなさそうな分野を融合し,相互の関連が理解できるように配慮した。

Part I
1. 知能化からネットワーク化へ
1.1 ロボットの歴史
1.2 ロボットの研究分野
1.2.1 産業用ロボット
1.2.2 知能ロボットと認知ロボット
1.2.3 歩行ロボットとヒューマノイドロボット
1.2.4 人間共存型ロボットと家庭用ロボット
1.2.5 極限作業ロボットとネットワーク技術
1.3 ロボット技術と関連研究

2. インテリジェントロボットの基礎
2.1 ロボットの知能のデザイン
2.1.1 知能と機能
2.1.2 人間の情報処理モデル
2.1.3 知能と身体性
2.2 人工知能
2.2.1 意思決定
2.2.2 行動計画
2.2.3 経路計画
2.3 計算知能とソフトコンピューティング
2.4 ニューロコンピューティング
2.4.1 階層型ニューラルネットワーク
2.4.2 リカレントニューラルネットワーク
2.4.3 内部状態をもつニューロンモデル
2.4.4 その他のニューラルネットワークモデル
2.5 ファジィコンピューティング
2.5.1 ファジィ集合とファジィ論理
2.5.2 ファジィ推論とファジィ制御
2.5.3 ファジィモデリング
2.5.4 ファジィクラスタリング
2.5.5 ファジィニューラルネットワークとファジィ制御
2.6 進化的計算
2.6.1 遺伝的アルゴリズム
2.6.2 進化的プログラミング
2.6.3 進化戦略
2.6.4 共進化的計算
2.6.5 遺伝に基づく機械学習
2.7 強化学習
2.7.1 TD 法
2.7.2 Q-Learning
2.7.3 Actor-Critic
2.8 インテリジェントシステムにおける統合と融合

3. 学習するロボット
3.1 ロボットの機能と行動学習
3.2 進化的ロボティクス
3.2.1 進化的ロボティクスの研究背景
3.2.2 行動獲得
3.3 強化学習と進化的学習
3.3.1 行動学習における報酬と価値関数
3.3.2 学習を支える知覚と行為
3.3.3 環境適応と行動の再利用
3.4 社会的学習

4. インテリジェントネットワークロボット
4.1 ネットワーク技術
4.1.1 ネットワーク技術の基礎
4.1.2 仮想エージェント
4.1.3 ユビキタスコンピューティング
4.1.4 センサネットワーク
4.2 ネットワークロボット
4.2.1 遠隔操作と半自律制御
4.2.2 ネットワーク化されたロボット
4.2.3 RT ミドルウェア
4.2.4 空間知と情報構造化空間
4.2.5 ネットワークロボットの知能

Part II
5. ネットワークインテリジェンスの基礎
5.1 ネットワークインテリジェンスとは
5.2 人間中心指向の重要性
5.3 人と知的エージェントとの円滑な相互作用をもたらす「空間知」

6. ネットワークインテリジェンスの理論
6.1 人の理解の第1ステップ「ノンバーバルインタラクション」の理論
6.1.1 ジェスチャの分類
6.1.2 人の動作追跡とジェスチャ認識
6.2 環境情報の利用と環境構造化の理論
6.3 人との相互作用と情報共有のためのRT オントロジー
6.3.1 オントロジー研究
6.3.2 概念ファジィ集合
6.3.3 RT オントロジーの構成
6.4 空間知の構成
6.4.1 空間知サービスロボットのためのRT オントロジー記述
6.4.2 空間知からの教示ログを用いたマイニング手法の実現
6.4.3 RT ミドルウェアの階層化
6.5 指差し動作の認識と理解
6.5.1 空間中の3 次元座標の算出と人のコマンド認識
6.5.2 状況により変化する指差しのコマンド理解

7. ネットワークインテリジェンスの実際
7.1 屋内ネットワークインテリジェンス
7.2 屋外ネットワークインテリジェンス
7.3 屋内・屋外の環境構造化と空間知システム

8. ネットワークインテリジェンスの展開
8.1 サービス記述の知識共有
8.2 RT 融合システムとマイニング
8.2.1 ユビキタスネット社会の到来
8.2.2 RT 融合システムの実現
8.2.3 人の行動を理解する技術

Part III
9. Web インテリジェンスの基礎
9.1 Web インテリジェンスとは
9.2 Webと人工知能

10. Web インテリジェンスの理論
10.1 HTTP プロトコルとHTML 134
10.1.1 HTTP プロトコル
10.1.2 HTML 137
10.1.3 DOM
10.2 Web 情報検索の基礎
10.2.1 情報検索とは
10.2.2 検索システムのアーキテクチャ
10.2.3 代表的検索モデル
10.2.4 情報検索システムの構築
10.3 フィルタリングとクラスタリング
10.3.1 フィルタリングとは
10.3.2 クラスタリングとカテゴライゼーション
10.3.3 クラスタリングの基本手法
10.3.4 カテゴライゼーションの基本手法

11. Web インテリジェンスの実際
11.1 サーチエンジンとディレクトリサービス
11.1.1 サーチエンジン
11.1.2 ディレクトリサービス
11.2 Webマイニング
11.2.1 Web マイニングとは
11.2.2 Web 内容マイニングにおけるWeb のデータベース化
11.2.3 トレンド分析
11.2.4 Webの構造分析
11.2.5 リンクに基づく検索結果ランキング
11.2.6 Web 利用マイニング

12. Web インテリジェンスの展開
12.1 Web インタラクションと情報可視化
12.1.1 Web インタラクションとは
12.1.2 情報可視化とWeb 195
12.2 セマンティックWeb 201
12.2.1 セマンティックWeb とは
12.2.2 セマンティックWeb の階層
12.2.3 セマンティックWeb 活用のシナリオ

引用・参考文献
索引

原島 文雄(ハラシマ フミオ)

山口 亨(ヤマグチ リョウ)

高間 康史(タカマ ヤスフミ)