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荒屋真二

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人工知能概論第2版 ―コンピュータ知能からWeb知能まで単行本 – 2004/10/10

荒屋真二 (著)

13

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1992年に発行した初版を全面改訂。初版同様人工知能の全体像をわかりやすく解説。Webやマスコミ等を通してふれる機会が多くなった人工知能に関連する新しい概念を大幅に追加し、各章を整理・統合し、11章、12章を加筆。半期講義用としてコンパクトにまとめた教科書および自学自習にも好適。さらにソフトウエア開発など関連業務に就く社会人の再学習にも好適な書。

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ISBN-10

4320121163
ISBN-13

978-4320121164
版

第2
出版社

共立出版
発売日

2004/10/10
言語

日本語
本の長さ

184ページ
すべての詳細を表示

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谷口忠大
31
単行本（ソフトカバー）
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商品の説明

著者からのコメント

本書の親にあたる初版は今から12年前の1992年に発行され、多くの読者に支えられて今までに14回も増刷されてきました。私は大学教授として15年以上に渡り人工知能の講義を担当してきました。人工知能に関する研究歴はもっと長く、20年以上になります。本書は、この研究・教育経験をフルに生かし、普通の忍耐力のある学生ならば独学でも十分理解できるレベルの内容にまとめました。本書は、タイトルからもわかりますように、人工知能の全貌を短期間で知ることができる格好の入門書です。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 共立出版; 第2版 (2004/10/10)
発売日 ‏ : ‎ 2004/10/10
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 184ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4320121163
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4320121164

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カスタマーレビュー:
13

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荒屋真二

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知念勇一

人工知能概論の名著近年の人工知能学における概論として必読の書籍

2014年2月11日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

概論として大変に優れた書籍であると思います。
人工知能学
問題の状態空間表現と探索
プロダクションシステム
意味ネットワークとフレーム
述語論理とファジー論理
多様な知識メディアの知的障害処理
推論
機械学習
ニューラルネットワーク
進化的計算
知的エージェント
WEBインテリジェンス
大変参考になりました。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

awajiの住人

2016年11月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

中味が学問的すぎて、内容がよくわからないため、ほとんど役立たなかった。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

福井　徹

分かり易さ

2018年12月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書は専門外の者にも分かり易く書かれているのは、非常にありがたかった。

2016年2月17日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

基礎的な内容が書かれた本の中では一番分かりやすかったです。分量も必要十分でした。本棚に常に一冊置いておきたい本です。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ちら

まさに「概論」という感じ

2012年3月10日に日本でレビュー済み

まさに「概論」であり、人工知能の歴史から基礎まで広く浅く書いてある教科書のような本です。
人工知能に限らず情報科学系学部1年生におすすめできると思います。自分は2年を終えた学部生ですが、6〜7割くらいは一度は見たことあるような内容で復習になりました。
また後半の章にある機械学習や進化的計算は現在も熱心に研究されている分野についても書いてあります。
ソースコード等があるわけではなく、実際の実装については書かれていないので「とりあえずソースコードを書きたい！」って人は別の書籍をお勧めします。。。

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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フジキセキ

人工知能の知識を広範に浅くまとめたもの

2007年7月9日に日本でレビュー済み

本書は人工知能の知識を広範に浅く紹介した書物です。
従ってプログラミングの知識をなくても読めます。

主な項目としては知識ベース、ファジイ理論、自動翻訳、音声認識、
エージェント、ニューロコンピューター、知識発見、Webマイニングなどで
これだけの内容を170頁ほどの容量で説明するわけなので、当然内容は最低限度の
ものとなります。しかし、初心者、初級者にとっては様々な範囲からの知識説明
なので、本書からの収穫はあります。

ここから上記のカテゴリーにもっと深く読み進めたい方は各章の巻末に
参考図書を読み進めるのが賢明でしょう（この場合私ならば本書を立ち読みして
参考図書を購入するでしょう）。

本書の面白いトピックスとしてゲーム木の説明（チェッカーから囲碁まで
のゲームの難しさを数値表現）、セールスマンの巡回問題をどう解くか？
推論を人工知能はどう処理しているか？選択する場合どう枝刈りするか？
を具体的に著わしています。

16人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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カーマイン

まさに「概論」であり、学習の出発点となり得る本

2011年11月21日に日本でレビュー済み

　著者は福岡工業大学の教授。調べてみると、三菱電機の中央研究所から現職に転身された方のようである。状態空間探索、意味ネットワーク、ファジィ論理、自然言語解析、音声認識、画像認識、機械学習、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム・・・など、人工知能を実現するための技術群を紹介的に解説する。ひとつひとつに深入りせず、かつ、それほど前提知識を必要とせず、という解説なので、人工知能論を学習するための出発点（土台）としてはいい本である。かなりざっくりした説明なので、この本で学習するというよりはこの本で得た知識をとっかかりにする、という使い方になると思う。ある程度の工学的知識があって、人工知能の専門家ではない人であれば、手っ取り早く人工知能論を俯瞰できる良書である。

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藏造

人工知能を学ぶならまず最初に読むべき本

2004年11月2日に日本でレビュー済み

人工知能の本は大きく3種類に分類できると思います。
１.技術全体を偏りなく解説したもの
２.特定の技術を詳しく解説したもの
３.基礎技術のプログラミングを解説したもの
最近は２や３の本を多く見かけるようになりましたが、
この本は１に属しています。
２や３の本を読む前に、是非読んでおくことをお勧めします。
２の本は「木を見て森を見ず」になりやすく、
３の本は「人工知能よりもプログラミング技術」に重点が置かれています。
本書を読んでもっと詳しく知りたい気持ちになった時に２に進み、
人工知能プログラムを実際に作ってみたくなった時は
３の本が出番となるでしょう。

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