人工知能

12 Webインテリジェンス ぱらぱらめくる『人口知能概論』

賢いWeb 顧客関係性管理、電子データ交換、知的企業ポータル、ビジネス知能 Webエージェント セマンティックWeb、Webオントロジー 人間とWebの知的インターラクション ユビキタス・コンピューティング 社会ネットワーク機能 Web情報管理技術 半構造化データ…

11 知的エージェント ぱらぱらめくる『人口知能概論』

人間エージェント、ソフトウェアエージェント(情報収集ソフトとか)、ハードウェアエージェント(掃除ロボットとか) 反射的エージェント、熟考型絵ージョンと、移動エージェント、協調エージェント、生命的エージェント、ラッパーエージェント、ビリーバブルエ…

10 進化的計算 ぱらぱらめくる『人口知能概論』

進化的操作 選択、交叉、突然変異、適応度 遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラミング、進化戦略、進化的プログラミング 遺伝的アルゴリズム 最適化問題、人工知能、人工生命 ルーレット戦略、ランク戦略、エリート戦略 遺伝的プログラミング 遺伝情報をグラ…

9 ニューラルネットワーク ぱらぱらめくる『人口知能概論』

階層型ニューラルネットワーク パーセプトロン BPネットワーク 相互結合型ニューラルネットワーク ポップフィールドネットワーク ボルツマンマシン(確率的ポップフィールド) 連想記憶、焼きなまし法

8 機械学習 ぱらぱらめくる『人口知能概論』

学習モデル 暗記、教示、演繹、類推、帰納、発見 成長する 生物進化(進化的計算)、動物行動(強化学習)、脳のミクロシミュレーション(コネクショニスト)、脳のマクロシミュレーション(演繹学習、機能学習、テキストマイニング(参考)) 演繹学習 ルール数の増大…

7 推論 ぱらぱらめくる『人口知能概論』

演繹推論と機能推論 Abductin (〜ならば〜)、その特殊形としての仮説推論 不確実性推論とその中で最も進んでいる確率的推論 確率的推論 ベイジアンネットワーク、条件付き確率 事例ベース推論(臨床現場の経験則?) 定性推論 幾何学的推論、空間推論、時間推論…

6 多様な知識メディアの知的処理 ぱらぱらめくる『人口知能概論』

自然言語理解 機械翻訳 単語解析、構文解析、意味解析、文脈解析 形式言語、チョムスキー 音声認識と音声理解 画像認識と画像理解 音声合成と画像合成

5 述語論理とファジィ論理 ぱらぱらめくる『人口知能概論』

形式論理、論理式、命題論理 1階、2階述語論理(参考) 述語論理における推論 命題、リテラル、節、スコーレム定数・スコーレム関数 単一化…この辺りは群論とかの臭いがする 導出・定理証明 ホーン節と論理プログラミング prolog ファジィ論理 集合としての解…

4 意味ネットワークとフレーム ぱらぱらめくる『人口知能概論』

意味ネットワーク:長期記憶の構造モデル 概念をラベルの付いた節点で表し、概念管の関係をラベルの付いた有向エッジで表したもの 上位概念・下位概念、インヘリタンス 意味ネットワークによる推論 部分照合法 フレームによる知識表現 フレームは知識表現の…

3 プロダクションシステム ぱらぱらめくる『人口知能概論』

ルールによる知識の記述とそれに基づく推論を実行するシステム ワーキングメモリ(知識ベース)、プロダクションメモリ(ルールベース)、インタープリタ(推論エンジン) 条件部(条件要素)、動作部(動作項) パターン照合、競合集合、競合解消 高速化 状態保存方法…

2 問題の状態空間表現と探索 ぱらぱらめくる『人口知能概論』

問題の状態空間表現 初期状態、ゴール状態、ルール 探索木と探索グラフ 探索空間の大きさ、探索効率、解の質と最適解 探索法 網羅的探索法 縦型・横型 発見的探索法 最良優先、A*、山登り ゲームにおける探索法 ゲーム木、ミニマックス、アルファ・ベータ(参…

1 人口知能の概要と歴史 ぱらぱらめくる『人口知能概論』

人工知能とは 認知科学 知識の源泉・性質・利用・発展 人工知能・哲学・心理学・言語学・人類学・神経科学(入っていないけれど、知覚全般の学びのシステムも) 工学的応用技術 知識工学・知能工学・知識情報処理・エキスパートシステム 歴史 ブール、ホワイト…

ぱらぱらめくる『人口知能概論』

人工知能概論 第2版 ―コンピュータ知能からWeb知能まで作者: 荒屋真二出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2004/10/10メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 755回この商品を含むブログ (19件) を見る 目次 1 人工知能の概要と歴史 2 問題の状態空間表現と探索 …

駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 2. Cellular Systems 細胞の系

空間に自動機械があって、活動・発展・繰り返しする仕組み 2. Cellular Systems 細胞の系 2.1 The Basic Ingredients 基礎的な構成要素 空間、時間、状態・状態セット、近傍、状態推移関数、境界条件、初期条件、終止条件 Quiescent state 休止状態 Neighbor…

駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 4. 発生学の系

単位構造から、限定的なルールのみを使って、複雑な構造を作りつつ、可塑性を持つ、集合体形成の仕組み 4. Developmental Systems 4.1 Potential Advantages of a Developmental Representation 発生という変化表出に見られる(人工知能的な)利点 小さくまと…

駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 3. 神経学の系

素子があって、相互作用のルールがあって、構造を作って、構造が機能を支える仕組み 3. Neural Systems Computational neuroscience 計算機を用いた神経科学 Neural engineering 機械制御 Baldwin effect? 3.1 Biological Nervous Systems Dendrites, axon, …

駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 1. Evolutionary Systems 進化学の系

Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies (Intelligent Robotics and Autonomous Agents)作者: Dario Floreano,Claudio Mattiussi,Ronald C. Arkin出版社/メーカー: The MIT Press発売日: 2008/08/22メディア: ハードカ…

駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 5. 免疫学の系

5. Immune Systems 矛盾をはらんだ問題に対処する仕組み(あらゆる可能性への備え、敵味方の区別、強力と危険とは表裏一体) 病原体とホスト 免疫系 人工的免疫系 5.1 How Biological Immune Systems Work 5.1.1 The Innate Immune System 先天免疫系 Pattern …

駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』 目次

Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies (Intelligent Robotics and Autonomous Agents)作者: Dario Floreano,Claudio Mattiussi,Ronald C. Arkin出版社/メーカー: The MIT Press発売日: 2008/08/22メディア: ハードカ…

駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 7. 集合亭の系

7. Collective Systems 個体が複数集まることで出現する仕組み 7.1 Biological Self-Organization Bifurcation 分岐 Stigmergy →こちら 7.1.1 Aggregation 7.1.2 Clustering 7.1.3 Nest Construction 7.1.4 Foraging 餌探索 7.1.5 Division of Labor 仕事の…

駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 6. 行動学の系

6. Behavioral Systems 生命体と環境との相互のやりとりが繰り返されておきる仕組み Autonomous robots 自立型ロボット 6.1 Behavior in Cognitive Science Enactive perceptions 受動的なものではなくて能動性・活動性を伴った感覚・知覚 Embodied cognitiv…