蔵書情報
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書誌情報サマリ
| 書名 |
AIとともに生きる未来 2
|
| 著者名 |
山田 誠二／監修
|
| 著者名ヨミ |
ヤマダ セイジ |
| 出版者 |
文溪堂
|
| 出版年月 |
2020.3 |
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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
配架場所 |
請求記号 |
資料番号 |
資料種別 |
状態 |
個人貸出 |
在庫
|
| 1 |
中央図書館 | 児童開架 | J007/ｴｱ/2 | 0600621547 | 児童 | 在庫 | 可 |
○ |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1000100792132 |
| 書誌種別 |
図書（児童） |
| 書名 |
AIとともに生きる未来 2 |
| 巻次(漢字) |
2 |
| 書名ヨミ |
エーアイ ト トモ ニ イキル ミライ |
| 各巻書名 |
AIの進化 |
| 各巻副書名 |
推論・探索からディープラーニングまで |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
山田 誠二／監修
|
| 著者名ヨミ |
ヤマダ セイジ |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
文溪堂
|
| 出版年月 |
2020.3 |
| 本体価格 |
￥３２００ |
| ISBN |
978-4-7999-0353-7 |
| ISBN |
4-7999-0353-7 |
| 数量 |
47p |
| 大きさ |
30cm |
| 分類記号 |
007.13
|
| 件名 |
人工知能
|
| 学習件名 |
人工知能 |
| 内容紹介 |
実用化が進み、社会的にもよく知られるようになったAI(人工知能)。推論・探索からディープラーニングまで、AI研究の進化をイラストや図版を使ってやさしく解説。「フレーム問題」などについてのコラムも収録。 |
| 目次タイトル |
はじめに 「推論、探索から機械学習へ」-山田誠二 |
|
巻頭コラム 機械が“学習する”って、どういうこと? |
|
第1章 推論・探索を使ったAI |
|
1 推論・探索を使ったAIの仕組み 探索とは、ある事実をもとに答えを推理すること 探索とは、答えを探すこと 探索木によって、すべての可能性をためす 探索木の考え方をプログラムにしてAIを作る 2 推論・探索を使ったAIの実例 囲碁や将棋の特化型AI 3 推論・探索を使ったAIの実例 2 探索エンジンにも使われている探索 コラム フレーム問題って、どんな問題? |
|
第2章 エキスパートシステムを使ったAI |
|
1 エキスパートシステムを使ったAIの仕組み 多くの専門家の知恵を合体 どうやって、専門家の知恵や知識を活用するのか エキスパートシステムの答えは、正解である確率が高い答えにすぎない 2 エキスパートシステムを使ったAIの実例 いろいろな分野のエキスパートシステムがある 食材から、料理を提案してくれるシェフ・ワトソン 野球ゲームにもエキスパートシステムが使われている コラム インターネット通販の「おすすめ」にもAIが使われている |
|
第3章 機械学習を使ったAI |
|
1 機械学習の仕組み 機械学習って、どんなもの? 機械学習の方法は1つじゃない 教師あり学習 教師なし学習 2 機械学習を活用するポイント 機械学習を有効活用するポイント 機械学習でアイスクリームの販売数を予測する 3 機械学習を使ったAIの実例 機械学習が、現在のAI開発をひっぱっている 機械学習が実際に使われている場面 暮らしにも役立つ機械学習 コラム 使えば使うほど、より正確になるのが機械学習 |
|
第4章 ディープラーニングを使ったAI |
|
1 ニューラルネットワーク 脳の仕組みを真似したニューラルネットワーク 脳はどうやって見たものを理解するのか 2 ディープラーニングの仕組み ニューラルネットワークは、情報が神経を伝達する仕組みを真似ている 犬と猫を区別するディープラーニング 3 ディープラーニングを使ったAIの実例 AIの最前線で活用されているディープラーニング 画像データを利用するAIのディープラーニング 文字データを利用するAIのディープラーニング 音声データを利用するAIのディープラーニング ディープラーニングは、AIをより人間の知能に近づける |
|
さくいん |
内容細目
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