人工知能は、コンピュータパワーの進歩とインターネットの普及により、実際様々な分野で利用され始めています。
本書をはじめから読んで頂ければ、簡単な人工知能あるいは、ニューラルネットワーク、そして初歩的なディープラーニングのプログラムは自分で作ることができるようになります。また、アルゴリズムの説明や、実際の具体例に紙面を割きました。
さらに、理工系の学生のみなさま、及びSE等情報関係で働いておられる社会人のみなさんに人工知能を再確認して頂ければと思っております。
はじめに
1章 人工知能とは
1-1 人工知能とは
1-2 人工知能の歴史 —始まりと第1次ブームー
1-3 人工知能の歴史 —第2次ブームと第3次ブームー
2章 人工知能の種類
2-1 機械学習 —教師あり学習・教師なし学習・強化学習—
2-2 ニューラルネットワーク
2-3 ニューロンとシナプスのモデル
2-4 パーセプトロン
2-5 シナプスの結合強度の更新
2-6 バックプロパゲーション
2-7 線形分離
2-8 ヘブの学習則
2-9 ホップフィールドネットワーク
2-10 セルラニューラルネットワーク
2-11 リカレントニューラルネットワーク
2-12 畳み込みニューラルネットワーク
2-13 ディープラーニング
2-14 遺伝的アルゴリズム
2-15 オートマトン
2-16 自然言語処理
2-17 オントロジー
3章 人工知能を搭載する応用分野
3-1 文字認識
3-2 画像認識 —googleの猫—
3-3 医療画像診断
3-4 顔認識
3-5 監視カメラ
3-6 会話ボット —ELIZAからトロ・シーマンそしてSiri・パン田一郎へー
3-7 質問と回答 —Watson・銀行受付・ホテルフロント・東大入試—
3-8 外国語翻訳
3-9 文献要約
3-10 文章生成 —画像キャプションー
3-11 小説と絵画
3-12 エキスパートシステム
3-13 ビッグデータ・IoT・M2M・トリリオンセンサ
3-14 自動運転
3-15 ロボット
4章 人工知能を実現するハードウェア
4-1 ソフトウェア vs ハードウェア
4-2 GPUとFPGA
4-3ニューロンとシナプス
4-4 ニューロンの回路
4-5 シナプスの素子と回路
4-6 ニューラルネットワークの回路
4-7 スパイクニューロン
4-8 カオスニューラルネットワーク
4-9 最新の開発状況
5章 人工知能の未来
5-1 人工知能のメリットとデメリット
5-2 人工知能と雇用
5-3 シンギュラリティ（技術的特異点） —2045年問題—
5-4 クオリアと感情
5-5 こころと意識
まとめ
索引
