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イラストで学ぶ人工知能概論 (KS情報科学専門書) 単行本（ソフトカバー） – 2014/9/25

谷口忠大 (著)

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商品の説明

内容紹介

ホイールダック2号の冒険物語を通して、人工知能全般が学べる異色の教科書。
まずは、この1冊からはじめよう!

・ストーリー仕立てだから、いとも簡単に理解できる!
・探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説!
・さまざまなアルゴリズムが掲載されているから、実装に役立つ!

内容（「BOOK」データベースより）

ストーリー仕立てだから、いとも簡単に理解できる!探索、位置推定、学習と認識、言語と論理の概要をわかりやすく解説!さまざまなアルゴリズムが掲載されているから、実装に役立つ!

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登録情報

単行本（ソフトカバー）: 256ページ
出版社: 講談社 (2014/9/25)
言語: 日本語
ISBN-10: 4061538233
ISBN-13: 978-4061538238
発売日： 2014/9/25
梱包サイズ: 20.8 x 14.8 x 2 cm
おすすめ度： 6件のカスタマーレビュー
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情報系学部における2年次以降のテキストとして用いることを想定して書かれている

投稿者Edgeworth-Kuiper-Belt殿堂入りベスト10レビュアー2016年4月22日

形式: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入

「人工知能は決して,『変わらない中心』があるような学問ではなく,様々な構成要素が重層的かつ並走的に進歩して絡み合ってきた学問である.そのことを認識しながら,多様的な視点を柔軟に取り入れながら学ぶことが人工知能という学問の学びには大切である」（本書より）。

人工知能（Ai: Artificial Intelligence）に関連する基本的な理論を紹介した本。多色刷りで、文章、式、図解による構成となっている。情報系学部における2年次以降のテキストとして用いることが想定されており、前提として理系の大学教養レベルの数学の知識は必要である。また、「ホイールダック2号」というキャラクターを育ててゆくという簡単な筋立てが盛り込まれている。

扱われている内容は次のようなものである。フレーム問題。チューリングテスト。記号設置問題と記号創発問題。連続システムと離散システム（状態遷移則、連続状態空間、連続行動空間）。深さ優先探査と幅優先探査。最適探査のアルゴリズム。最良優先探査。Ａスター・アルゴリズム(A-star algorithm)。利得行列。ゲーム理論。動的計画法。編集距離(edit distance)とハミング距離(Hamming distance)。ベイズの定理(Bayes’theorem)。マルコフモデル。強化学習理論(reinforcement learning)。マルコフ決定過程(状態遷移確率、報酬関数)。累積割引報酬(discounted return)。状態価値関数(state-value function)。Ｑ学習(Q-learning)。ベイズフィルタ。モンテカルロ法。クラスタリング。特徴量(feature value)と特徴ベクトル(feature vector)と特徴空間(feature space)。非階層的クラスタリングであるK-meansと混合分布モデル(mixture model)と混合ガウス分布(mixture of Gaussians)。階層的クラスタリングである最短距離法(nearest neighbor method)、群平均法(group average method)、重心法(centroid method)、メディアン法(median method)、ウォード法(Ward’s method)。低次元化の代表手法である主成分分析(PCA: Principal Component Analysis)。機械学習における強化学習と報酬。教師なし学習(unsupervised learning)。訓練データとテストデータ。パターン認識(pattern recognition)。教師あり学習における回帰問題(regression problem)と分類問題(classification problem)。階層型ニューラルネットワーク(multilayered neural network)とパーセプトロン(perceptron)。ナイーブベイズモデル(naïve Bayes model)。自然言語処理(natural language processing)。構文解析。記号理論。限量記号に関するド・モルガンの法則。導出原理(resolution principle)。プロダクションシステムの構成要素。

このように、幅広い分野を扱っているのが本書の特徴といえる。あくまでも概論であるので、例えば、ディープラーニングなどはそれほど深くはないが、関係する基本的な概念をひと通り学ぶにはよいテキストであるように思われる。

尚、講義用のスライドが本書に掲載されているＷＥＢサイトからダウンロードできる。これは大変きれいにまとまっており、本書を手にする方はダウンロードされることをお勧めしたい。

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堅苦しくなく、また、奇をてらってもいない。

投稿者よこはま　こうたろう2015年11月29日

形式: Kindle版Amazonで購入

　曖昧で複合的な学問である人工知能を、学生にどう教えたら良いのか。著者は、仮想の人工知能ロボットを題材にすることとした。「ホイールダック２号」と名付けたその可愛らしいロボットが、自律的に迷路を通り抜け、出口にいるスフィンクスの問いに答えられるようになるためには、どんな知能を与えたらよいのか。著者は、章ごとに問いを出し、その解を得ようとする読者を深い思考へと導く。

　まず、迷路の中を、効率よく確実にゴールを目指すようにするためには、どういう知能を与えたら良いのか、という問いが提示される。前提条件は、「（ロボットは）完全な地図を持っている」「自分は迷路の中でどこにいるか認識できる」「物理的につながっている場所・状態には意図すれば確実に移動できる」といった具合だ。この前提条件がとてもよくできていて、すなわち、この解を得るためには、大きさと向きをもった状態と行動を表現する「状態空間」と、深さを優先するか幅を優先するかという「基本的な探索」という知識を理解しなければならないのだ。

　次に、与えられる問いは、迷路の中に点在する敵をどう回避したらよいのか、というもの。コスト最小化問題から、利得最大化問題にハードルが上がったときに、読者は新たに「ゲーム理論」を理解する必要が出てくる。ここでいうゲームとは、行動を選択する主体である複数のプレイヤーがそれぞれ行動することで全体として何らかの結果が生まれるような状況を指す。言葉の定義は易しそうだが、一つ一つひも解いていくと、その奥深さに気づかされる。

　中盤以降は、今流行りのキーワードが並ぶ。「強化学習」「パターン認識」「自然言語処理」などである。問いは、現実世界に近くなればなるほど、不確実性に富んでいて、導く解は難しくなる。「迷路に入る前に迷路の地図が完全にわかっているなどといった仮定はそもそもおかしいのではないだろうか」「さぁ、お宝とってゴールに向かうぞ！　しかし、ちょっと待てよ。　お宝やゴールって何だろう」。当たり前だと思っていた前提が、前提でなくなる瞬間には、不安で心がいっぱいになる。しかし、著者の誘導で解にたどり着けたあかつきには、その不安の量を超えてあまりある喜びにどっぷりと浸ることができる。

　堅苦しくなく、また、奇をてらってもいない。基本をおさえ、応用へといざなう良書である。

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分かりやすいです

投稿者Amazon カスタマー2015年7月20日

形式: 単行本（ソフトカバー）Amazonで購入

とても分かりやすかったです
サポートページと併せてさらに勉強になりました

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読みやすい！

投稿者Amazon カスタマー2016年6月13日

形式: 単行本（ソフトカバー）

イラストが可愛らしく、気軽に読み続けることができます。人口知能を学ぶ上で必要な知識も得られる素晴らしいテキストでした。独学で学んでいく人にオススメです！

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ビジネスマンにもおすすめ

投稿者histori2015年5月19日

形式: Kindle版

記憶の片隅にある数学の知識と少しの忍耐さえあれば、専門家やエンジニアじゃなくても本書を読み進めることが出来ます。人工知能の基本的な仕組みを学ぶことが本書の目的ですが、人工知能の仕組みを学ぶことは、「人の考え方」を学ぶことにもつながります。例えば、「無為に過ごす」とは、何にも取り組むことなく行動しない様を表す言葉で、批判的な意味合いに使われますが、人工知能のアルゴリズムでは、「"何もしない"という行動」と解釈します。ビジネスでも、あえて、自らは動かないことが、周りが動きを誘発し、自らの利得を増やすことに繋がる...そういう場面があります。自分が持つビジネスロジックを人工知能のアルゴリズムに照らしあわせることで、自分の行動原理を再点検できるのではないでしょうか。

0コメント 12人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか？はいいいえ

人工知能を支える各種数学的手法の総花的解説

投稿者カーマイン2016年10月17日

形式: 単行本（ソフトカバー）

　2014年の本。著者は立命館大学理工学部准教授。
　曰く・・・
　相手の行動が何であろうが、その行動をとった方が高い利得を得られる行動を支配戦略という。相手の行動が変わらない場合に、自分がその行動以外の行動をとれば利得が減ることはあっても増えはしない行動が最適な反応であり、行動の組が互いに相手の行動に対する最適な反応となっているときにナッシュ均衡であるという。
　試行錯誤を通して、報酬を得ることで徐々に行動パターンを学習していく過程をモデル化し、この過程を数学的に表現した理論が「強化学習」。
　隠れ層が無限個あれば三層ニューラルネットワークにおいて、あらゆる非線形関数が近似できることが知られているため、慣例的にも三層ニューラルネットワークを用いることが多い。
　など。
　総花的な解説であり、かつ、さまざまな手法の意義をえぐる感じではないので、ちょっと読みにくかった。

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