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実用

イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第2版

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あらすじ・内容

★初学者向けの名著を100ページ増の大改訂! ホイールダック2号は深層学習を手に入れた!★
・全面的に記述を見直すも、第1版との連続性を最大限保ち、ますますパワーアップ!
・「ニューラルネットワーク」の章を新設し、深層学習の歴史的位置づけ、CNN、RNNをわかりやすく解説した!
・「確率的生成モデル」の章を新設し、強化学習・状態推定・教師なし学習などに関わる解説に芯を通すことができた!

まずは、この1冊から始めよう!

【主な内容】
第1章 人工知能をつくり出そう 
第2章 探索(1):状態空間と基本的な探索
第3章 探索(2):最適経路の探索
第4章 探索(3):ゲームの理論
第5章 計画と決定(1):動的計画法
第6章 確率モデル(1):確率とベイズ理論の基礎 
第7章 確率モデル(2):確率的生成モデルとナイーブベイズ
第8章 計画と決定(2):強化学習
第9章 状態推定(1):ベイズフィルタ
第10章 状態推定(2):粒子フィルタ
第11章 学習と認識(1):クラスタリングと教師なし学習 
第12章 学習と認識(2):パターン認識と教師あり学習 
第13章 学習と認識(3):ニューラルネットワーク 
第14章 言語と論理(1):自然言語処理 
第15章 言語と論理(2):記号論理 
第16章 言語と論理(3):証明と質問応答 
第17章 まとめ:知能を「つくる」ということ

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(*詳細)

作品情報

シリーズ
イラストで学ぶ 人工知能概論(KS情報科学専門書)
著者
レーベル
KS情報科学専門書
出版社
講談社
カテゴリ
実用
ページ概数
614
配信開始日
2021/4/9
底本発行日
2020/12/22
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
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  • 実用 イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第2版

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    ・「確率的生成モデル」の章を新設し、強化学習・状態推定・教師なし学習などに関わる解説に芯を通すことができた!

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    【主な内容】
    第1章 人工知能をつくり出そう 
    第2章 探索(1):状態空間と基本的な探索
    第3章 探索(2):最適経路の探索
    第4章 探索(3):ゲームの理論
    第5章 計画と決定(1):動的計画法
    第6章 確率モデル(1):確率とベイズ理論の基礎 
    第7章 確率モデル(2):確率的生成モデルとナイーブベイズ
    第8章 計画と決定(2):強化学習
    第9章 状態推定(1):ベイズフィルタ
    第10章 状態推定(2):粒子フィルタ
    第11章 学習と認識(1):クラスタリングと教師なし学習 
    第12章 学習と認識(2):パターン認識と教師あり学習 
    第13章 学習と認識(3):ニューラルネットワーク 
    第14章 言語と論理(1):自然言語処理 
    第15章 言語と論理(2):記号論理 
    第16章 言語と論理(3):証明と質問応答 
    第17章 まとめ:知能を「つくる」ということ

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