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書籍詳細

例題で学ぶ   知能情報入門

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大堀隆文 北海道科学大教授 工博 著

木下正博 北海道科学大教授 博士(工学) 著

西川孝二 北海道科学大准教授 博士(工学) 著

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発行年月日:2015/08/27 , 判 型: A5,  ページ数:198頁

ISBN:978-4-339-02497-5,  定 価:2,808円 (本体2,600円+税)

情報やロボット教育においては知能情報技術の習得がその第一歩である。本書は文理を問わずその基礎知識習得を目的として,学生の学習意欲をそそる例題や課題を多数用意している。解答例はWebからダウンロードして自習可能とした。

ファイルを開くのに必要なパスワードは,本書の「まえがき」に記載がございます。

【目次】

1. 知能情報入門
1.1 知能とは
1.2 人間の知能と機械の知能
1.3 人工知能
1.4 問題解決と探索
1. 知能情報入門
1.1 知能とは
1.2 人間の知能と機械の知能
1.3 人工知能
1.4 問題解決と探索
 1.4.1 問題の表現
 1.4.2 状態空間による表現
 1.4.3 探索
 1.4.4 発見的探索
 1.4.5 最適化問題
1.5 プロダクションシステム
1.6 意味ネットワークとフレーム
1.7 知識の表現
 1.7.1 命題論理
 1.7.2 述語論理
1.8 エージェント技術
 1.8.1 エージェント
 1.8.2 環境
1.9 演習

2. 複雑系入門
2.1 複雑系とは
2.2 カオス
2.3 フラクタル
2.4 セルオートマトン
2.5 演習

3. ニューラルネット入門
3.1 ニューロンの基本構造
3.2 ニューロンのモデル化
3.3 ニューロンによる論理関数の実現
3.4 パーセプトロンによるAND関数の学習
3.5 パーセプトロンによるTCLX文字認識
3.6 Javaによるパーセプトロンのアルファベット認識
3.7 演習

4. 強化学習入門
4.1 強化学習概論
4.2 強化学習モデル
4.3 エージェントの方策と状態価値関数
4.4 強化学習の方法論
4.4.1 TD学習
4.4.2 TD(0)によるTD学習の実装
4.4.3 Q学習
4.5 演習

5. 遺伝的アルゴリズム入門
5.1 遺伝的アルゴリズムの原理
5.2 遺伝的アルゴリズムの流れ
5.3 遺伝的アルゴリズムによる簡単関数の最小化
5.4 遺伝的アルゴリズムによるナップサック問題の解法
5.5 演習

付録
A1. Excel編
A1.1 Excelの基本
A1.2 Excelのグラフ表示
A1.3 Excelの関数
A2. Java編
A2.1 判断文(if文)
A2.2 反復文(for文)
A3. 配列
A3.1 配列とは
A3.2 配列の宣言とメモリ領域の確保
A3.3 配列の要素数
A3.4 多次元配列
引用・参考文献
あとがき
索引

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