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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

人工知能・人工生命を創って理解できる
【本書の特徴】
・人工知能・人工生命について，タスク解決のために自身でさまざまに試しながら理解できる．
・人工知能・人工生命について，物理シミュレーションを通して理解できる．
・Unity（C#）による学習環境を提供し，人工知能・人工生命の挙動を視覚的に理解できる．

本書は，人工知能と人工生命の基本技法を理解するための技術書です．人工知能・人工生命を学びたい，自分で創ってみたい学生やITエンジニアが，人工知能・人工生命を自分で創りながら試して理解できるようにまとめています．

とくに，物理シミュレーションを通したタスクを実践的に解決することで
・強化学習
・進化計算
・ニューロ進化
・群知能
・メタヒューリスティックス
といった人工知能・人工生命技術について理解することを目的としています．

本書では，さまざまなタスクを解説することで，多様なAI技法を学びます．まず，強化学習およびニューロ進化によるレーシングカーの自動運転を紹介します．入門として，パラメータ操作のみで基本的な学習の実験が可能な環境を提供します．人工知能における学習設計時の重要なポイントを習得できるでしょう．

人工知能・人工生命を創って理解するための学習環境はUnity（C#）で用意しています．各章では，理論の解説とともにデモンストレーションとなるサンプルプログラムを提供し，読者の理解を助けるようにしています．



第1章　人工知能から人工生命へ
第2章　自動運転の学習をしてみよう
第3章　自動運転学習のしくみ：強化学習とニューロ進化
第4章　ニューラルネットワーク
第5章　進化するプログラム
第6章　アリの知恵と巡回セールスマン
第7章　集団行動と群れの知能
第8章　人工生命から人工知能へ

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深層学習、進化計算、メタヒューリスティクス...人工知能キーワード!!
　本書は、深層学習・ディープラーニング、進化計算、メタヒューリスティクスについて解説します。深層学習は画像処理や自然言語処理などさまざまに応用され、人工知能の重要手法です。またメタヒューリスティクスは生物や物理化学現象をもとにした最適化・AI手法です。
　本書ではDeep Neural Evolutionの基礎から応用までをわかりやすく説明します。また、メタヒューリスティクス、進化計算についてデモンストレーションとなるサンプルプログラム（C++、Java等）を提供します。

第1章　AIのための進化論
第2章　深層学習とディープラーニング
第3章　メタヒューリスティクス
第4章　生物らしい計算知能
第5章　ニューロ進化と遺伝子ネットワーク
第6章　ディープ・ニューラルエボリューション

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ゲームAI手法を技術開発に必要な基礎的な内容から解説！
本書は、最近のゲームAI手法をさまざまな実例で解説するとともに、実際にゲームAIを構築できるような技法の習得を目指します。さらに、人工知能の最新の話題として、人間らしいゲームAIや深層学習、機械学習、強化学習についても解説しています。


第1章　パズルとゲームのAI今昔物語
第2章　パズルを解くAI
第3章　制約従属のパズルと非単調な推理
第4章　ゲームを解くAI
第5章　学習・進化とゲームAI
第6章　ゲームAIと人間らしさ
参考文献
索引

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システムトレーディングやアルゴリズムトレードと呼ばれる金融分野では、遺伝的アルゴリズム（GA）および遺伝的プログラミングGP（進化計算）が、応用され実用レベルまできている。本書は、金融に興味のある実務者や初心者を対象としたGA/GPと金融工学についての入門実践書である。さらに金融工学のスタンダードツールとして確立されているMT4（Meta Trader4）
を用いたGA/GPシステムを提供している。

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Excelで進化計算が学べる！！


進化論的手法は、生物の進化のメカニズムをまねてデータ構造を変形、合成、選択する工学的手法です。この方法により、最適化問題の解法、人工知能の学習、推論、プログラムの自動合成などに広く応用されるものです。
本書ではGA やGP の基本原理からExcelを用いた実践（Excel のシミュレータ）について解説します。
ExcelシミュレーションはExcel2013/2016対応。

主要目次
まえがき
第I部　進化計算入門
第1章　進化計算の基本的な考え方
第2章　関数の最適化をしてみよう
第3章　GAを使ってみよう
第4章　GAをより複雑な問題に適用しよう
第II部　進化計算の実際的な応用例
第5章　進化計算で巡回セールスマン問題を解いてみよう
第6章　進化計算でスケジューリングしてみよう
第7章　進化計算をデザインに応用しよう
第III部　進化計算の発展
第8章　GAからGPへ
第9章　今後の展望
関連図書
索　引

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人工知能のための創発・進化のシミュレーションが体験できる!!


本書は、進化計算をもとにした複雑系シミュレーションの理論とその応用を解説します。本書を通して、複雑系と創発の基礎的な考え方を学ぶとともに、その考えを読者自らが人工知能に応用できるようになることを最終的な目的としています。
また、本書では主に複雑系のシミュレーション構築ツールであるSwarmを使ったシミュレーションを示していますが、それ以外のシミュレータに基づくデモも提供しております。読者自ら創発現象のシミュレーションを体験できるような構成としています。

主要目次
第１章　学習と進化のための創発計算
第２章　創発する複雑系
第３章　待ち渋滞と認知の錯誤
第４章　協調と裏切りの創発
第５章　効用と多目的最適化
第６章　プロスペクト理論と文化の進化

人工知能と人工生命をはじめて学ぶ方に最適の一冊
本書は、人工知能と人工生命の基礎的な考え方が学べる本です。
アルゴリズムや生物学の知識が十分でないビギナー向けに、AI（人工知能）の基礎から最近の確率的推論や複雑系などの話題をわかりやすく解説しています。またAL（人工生命）では基本的な考え方から生物指向型計算と最適化手法などの応用分野までの興味深いトピックを解説しています。最新の話題として「生命を創るプロジェクト：合成生物学」についても紹介しています。探索技法については本書では扱っていません。また数式やプログラムなどは必要最小限なものに絞っています。