イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第 2 版(イラストデマナブ ジンコウチノウガイロン カイテイダイニハン)

★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

迷路を進むロボット「ホイールダック 2 号」を主人公に、人工知能の古典的な基礎を一貫した物語仕立てで学ばせる大学教科書の改訂版です。著者は谷口忠大氏、講談社の KS 情報科学専門書の一冊として 2020 年に刊行されました。初学者向けの教科書として定着した第 1 版との連続性を保ちながら、約 100 ページ増の大幅な改訂が施されています。

内容は探索、動的計画法、ゲームの理論といった記号的 AI の古典から、確率とベイズ理論、強化学習、ベイズフィルタと粒子フィルタによる状態推定、クラスタリングとパターン認識、自然言語処理と記号論理まで、人工知能という分野の見取り図を一冊で描き切る構成です。第 2 版ではニューラルネットワークの章が新設され、深層学習の歴史的位置づけや CNN ・ RNN が加わったほか、確率的生成モデルの章の新設により強化学習や教師なし学習の解説に一本の芯が通りました。深層学習だけを学んで AI を分かった気になることを許さない、体系性重視の教科書です。

大学初年級の数学を前提とする講義テキスト水準の難易度で、イラストとロボットの筋立てが数式のハードルを下げてくれます。機械学習ライブラリの使い方から入った人が、その手前にある「知能を作る」という問題設定まで遡って学び直す教材としても優れています。