DSライブラリー　エキスパート・システム

Ⅰ　エキスパート・システムとは?

1. 計算機械から人工知能へ

1.1 コンピュータの歴史

1.2 AIの研究

1.3 第5世代コンピュータ

2. 専門家と問題解決

2.1 素人と玄人

2.2 浅い知識・深い知識

2.3 問題解決の科学

3. エキスパート・システムのむつかしさ

3.1 できることとできないことと

3.2 問題の選択

3.3 評価の仕方

4. エキスパート・システムの実現

4.1 AIビジネス

4.2 実用レベルのシステム

4.3 成功への道

Ⅱ　その基礎は?

5. 知識の表現

5.1 形式論理

5.2 プロダクション・システム

5.3 意味ネットワーク

5.4 フレーム

6. 推論メカニズム

6.1 三段論法と導出原理

6.2 あいまい推論

6.3 暗黙推論

6.4 協調推論

7. 知識獲得

7.1 知識の抽出

7.2 知識の変換

7.3 知識の管理

7.4 学習機能

8. エキスパート・システム構築ツール

8.1 ツールの歴史と世代

8.2 問題の性格とツールの機能

8.3 マンマシンインタフェース

8.4 知識メディアへの発展

Ⅲ　実際にはどうする?

9. 開発の方法

9.1 テーマの設定

9.2 プロトタイピング

9.3 システム開発

9.4 KE（ナレッジ・エンジニア）

10. ツール／マシンの選択

10.1 AI向き言語

10.2 ツール

10.3 ワークステーション

10.4 選択の基準

11. 運用の方法

11.1 開発マシンと実行マシン

11.2 従来環境との連携

11.3 保守と管理

11.4 トラブル対策

12. コスト計算

12.1 エキスパート・システム構築の全体手順

12.2 ツール/マシンの導入

12.3 KEの育成

12.4 全体コスト

参考図書／文献