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資料種別 図書

人工知能学大事典 = ENCYCLOPEDIA OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

人工知能学会 編

詳細情報

タイトル 人工知能学大事典 = ENCYCLOPEDIA OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
著者 人工知能学会 編
著者標目 人工知能学会
出版地(国名コード) JP
出版地東京
出版社共立出版
出版年月日等 2017.7
大きさ、容量等 1579p ; 27cm
注記 「人工知能学事典」(2005年刊)の改題、改訂
注記 布装
注記 索引あり
注記 NDC(9版)はNDC(10版)を自動変換した値である。
ISBN 9784320124202
価格 43000円
JP番号 22928805
トーハンMARC番号 33628981
別タイトル ENCYCLOPEDIA OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
出版年(W3CDTF) 2017
件名(キーワード) 人工知能--便覧
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NDLC M2
NDLC M121
NDC(10版) 007.13 : 情報学.情報科学
NDC(9版) 007.13 : 情報科学
対象利用者 一般
資料の種別 図書
言語(ISO639-2形式) jpn : 日本語

目次
 

  • 人工知能学大事典 = ENCYCLOPEDIA OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • 目次
  • 第1章 人工知能基礎 1
  • 第1章 1-1 総論 2
  • 第1章 1-2 探索 12
  • 第1章 1-3 深さ優先探索と幅優先探索 14
  • 第1章 1-4 山登り法 15
  • 第1章 1-5 最良優先探索とビーム探索 17
  • 第1章 1-6 A*アルゴリズム 17
  • 第1章 1-7 反復深化 20
  • 第1章 1-8 AND/ORグラフ探索 21
  • 第1章 1-9 確率的探索法 23
  • 第1章 1-10 制約充足問題(CSP) 24
  • 第1章 1-11 制約充足問題(CSP)のための局所整合アルゴリズム 26
  • 第1章 1-12 制約充足問題(CSP)のためのバックトラッキングアルゴリズムと基本探索戦略 29
  • 第1章 1-13 SAT 31
  • 第1章 1-14 動的計画法 33
  • 第1章 1-15 プランニング 35
  • 第1章 1-16 階層的プランニング 37
  • 第1章 1-17 半順序プランニング 38
  • 第1章 1-18 即応プランニング 39
  • 第1章 1-19 実時間A*アルゴリズム 40
  • 第1章 1-20 任意時間アルゴリズム 41
  • 第1章 1-21 SATプランニング 42
  • 第1章 1-22 スケジューリング 43
  • 第1章 1-23 人工知能探索問題の計算量 45
  • 第1章 1-24 記号接地問題 47
  • 第1章 1-25 フレーム問題 48
  • 第1章 1-26 セルオートマトン 50
  • 第1章 1-27 複雑系 51
  • 第1章 コラム
  • 第1章 1-a ダートマス会議 3
  • 第1章 1-b チューリングテスト 4
  • 第1章 1-c GPSと手段目標解析 5
  • 第1章 1-d ヒューリスティックス 6
  • 第1章 1-e ELIZA 7
  • 第1章 1-f 分枝限定法とA*アルゴワズム 19
  • 第1章 1-g 制約充足問題(CSP)と命題論理式の相互変換 25
  • 第1章 1-h プランニング手法・スケジューリング手法は実用的か? 37
  • 第2章 哲学 55
  • 第2章 2-1 総論 56
  • 第2章 2-2 実験哲学 58
  • 第2章 2-3 哲学的問題と計算機実験 60
  • 第2章 2-4 心的表象の意味論 62
  • 第2章 2-5 表象の進化 64
  • 第2章 2-6 反表象主義 66
  • 第2章 2-7 概念 68
  • 第2章 2-8 自由意志とメカニズム決定論 71
  • 第2章 2-9 モジュラリティとその批判 73
  • 第2章 2-10 計算主義とその批判 74
  • 第2章 2-11 意識の科学の可能性 76
  • 第2章 2-12 環境に広がった心 78
  • 第2章 2-13 身体化された認知 80
  • 第2章 2-14 サールードレイファス論争 82
  • 第2章 2-15 自然化された認識論 84
  • 第2章 2-16 論理多元主義 87
  • 第2章 2-17 状況理論 88
  • 第2章 2-18 計算の哲学 90
  • 第2章 2-19 技術の哲学 93
  • 第2章 2-20 人工物の存在論 96
  • 第2章 2-21 哲学におけるオントロジー 98
  • 第2章 2-22 人工知能と倫理 100
  • 第2章 2-23 ロボット倫理学 102
  • 第2章 2-24 ネオラッダイトと反機械主義運動 104
  • 第2章 2-25 入工知能と美学 106
  • 第2章 2-26 シンギュラリティ 108
  • 第3章 認知科学 113
  • 第3章 3-1 総論 114
  • 第3章 3-2 心理学研究法 115
  • 第3章 3-3 進化心理学 117
  • 第3章 3-4 ソーシャルブレイン 118
  • 第3章 3-5 身体化された認知 121
  • 第3章 3-6 認知神経科学 123
  • 第3章 3-7 アフォーダンス 125
  • 第3章 3-8 認知言語学 127
  • 第3章 3-9 状況的認知 129
  • 第3章 3-10 質的心理学 131
  • 第3章 3-11 知覚・注意(概論) 133
  • 第3章 3-12 変化の見落とし 136
  • 第3章 3-13 ジスト 137
  • 第3章 3-14 サイモン効果 138
  • 第3章 3-15 生態学的誘発性理論 138
  • 第3章 3-16 ラバーハンド錯覚 139
  • 第3章 3-17 色字共感覚 140
  • 第3章 3-18 記憶(概論) 140
  • 第3章 3-19 作動記憶 143
  • 第3章 3-20 概念と意味記憶 144
  • 第3章 3-21 忘却 146
  • 第3章 3-22 記憶の歪みと目撃者証言 147
  • 第3章 3-23 記憶の障害 148
  • 第3章 3-24 思考(概論) 149
  • 第3章 3-25 人間の類推 152
  • 第3章 3-26 人間の発見 153
  • 第3章 3-27 洞察 154
  • 第3章 3-28 人間の創造性 155
  • 第3章 3-29 外的資源を用いた思考 157
  • 第3章 3-30 相互作用に基づく思考 158
  • 第3章 3-31 直感と熟考 159
  • 第3章 3-32 思考バイアス 160
  • 第3章 3-33 人間の意思決定 161
  • 第3章 3-34 人間の空間推論 163
  • 第3章 3-35 発達(概論) 165
  • 第3章 3-36 知能の発達 168
  • 第3章 3-37 言語獲得のメカニズム 169
  • 第3章 3-38 言語獲得と制約 170
  • 第3章 3-39 模倣 171
  • 第3章 3-40 心の理論 172
  • 第3章 3-41 発達障害 173
  • 第3章 3-42 U字型の発達 174
  • 第3章 3-43 熟達化と10年ルール 175
  • 第3章 3-44 バイリンガル 176
  • 第3章 3-45 社会的認知(概論) 177
  • 第3章 3-46 対人認知 181
  • 第3章 3-47 文化と認知 182
  • 第3章 3-48 協力 183
  • 第3章 3-49 自動行動 184
  • 第3章 3-50 感情・情動(概論) 185
  • 第3章 3-51 雰囲気・ムード 188
  • 第3章 3-52 動機付け 189
  • 第3章 3-53 フロー体験 190
  • 第3章 3-54 エモーショナルインテリジェンス 191
  • 第3章 3-55 ポジティブ心理学 192
  • 第4章 脳科学 195
  • 第4章 4-1 総論 196
  • 第4章 4-2 社会神経科学 196
  • 第4章 4-3 神経経済学 199
  • 第4章 4-4 計算神経科学 201
  • 第4章 4-5 ニューロンとシナプスの数理モデル 203
  • 第4章 4-6 神経細胞と神経回路網の機能 206
  • 第4章 4-7 神経回路網の学習 208
  • 第4章 4-8 視覚系のモデル 210
  • 第4章 4-9 聴覚系のモデル 212
  • 第4章 4-10 記憶系の神経回路モデル 214
  • 第4章 4-11 運動系のモデル 217
  • 第4章 4-12 発達と神経の可塑性 219
  • 第4章 4-13 大脳辺緑系 221
  • 第4章 コラム
  • 第4章 4-a 革新的技術による脳機能ネットワークの全容解明プロジェクト 224
  • 第5章 知識表現・論理・推論 227
  • 第5章 5-1 総論 228
  • 第5章 5-2 知識表現基礎 229
  • 第5章 5-3 ニューウェルの知識レベル 231
  • 第5章 5-4 Lisp 232
  • 第5章 5-5 意味ネットワーク 234
  • 第5章 5-6 フレーム表現 234
  • 第5章 5-7 KL-ONEファミリーの知識表現言語 236
  • 第5章 5-8 論理的表現 238
  • 第5章 5-9 演繹推論 239
  • 第5章 5-10 古典論理 240
  • 第5章 5-11 定理証明 242
  • 第5章 5-12 諭理プログラミング 243
  • 第5章 5-13 Prolog 244
  • 第5章 5-14 解集合プログラミング 247
  • 第5章 5-15 Dungの議論の枠組み 248
  • 第5章 5-16 様相論理 250
  • 第5章 5-17 時間論理 252
  • 第5章 5-18 記述論理 254
  • 第5章 5-19 融含原理 256
  • 第5章 5-20 モデルチェッキング 257
  • 第5章 5-21 不完全性定理 258
  • 第5章 5-22 非単調推論 260
  • 第5章 5-23 信念修正 262
  • 第5章 5-24 AIにおけるアブダクション 264
  • 第5章 5-25 プロダクションシステム 265
  • 第5章 5-26 事例ベース推論 266
  • 第5章 5-27 モデルベース推論 267
  • 第5章 5-28 定性推論 268
  • 第5章 5-29 因果推論 270
  • 第5章 5-30 状況計算 272
  • 第5章 5-31 概念依存理論 273
  • 第5章 5-32 手続き的知識と宜言的知識 275
  • 第5章 5-33 前向き推論と後向き推論 275
  • 第5章 コラム
  • 第5章 5-a イェールシューティング問題 276
  • 第6章 機械学習とデータマイニング 279
  • 第6章 6-1 総論 280
  • 第6章 6-2 暗記学習 288
  • 第6章 6-3 例からの学習 289
  • 第6章 6-4 正例からの学習 291
  • 第6章 6-5 類推による学習 293
  • 第6章 6-6 説明に基づく学習 295
  • 第6章 6-7 質問による学習 296
  • 第6章 6-8 多戦略学習 298
  • 第6章 6-9 能動学習 300
  • 第6章 6-10 強化学習 302
  • 第6章 6-11 徒弟学習と逆強化学習 305
  • 第6章 6-12 転移学習 307
  • 第6章 6-13 関係学習 308
  • 第6章 6-14 表現学習 309
  • 第6章 6-15 アドバーザリアル学習 311
  • 第6章 6-16 計算論的学習理論 312
  • 第6章 6-17 PAC学習 314
  • 第6章 6-18 極限における同定 316
  • 第6章 6-19 帰納論理プログラミング 318
  • 第6章 6-20 構成的帰納と新述語の発明 320
  • 第6章 6-21 理論精錬 321
  • 第6章 6-22 バージョン空間 322
  • 第6章 6.23 概念クラスタリング 323
  • 第6章 6-24 クラスタリング 325
  • 第6章 6-25 階層的クラスタリング 327
  • 第6章 6-26 k平均法 328
  • 第6章 6-27 部分空間クラスタリング 330
  • 第6章 6-28 類似度尺度 332
  • 第6章 6-29 識別の理論と手法 334
  • 第6章 6-30 分類規則 336
  • 第6章 6-31 AQアルゴリズム 337
  • 第6章 6-32 k最近傍法 338
  • 第6章 6-33 部分空間法 339
  • 第6章 6-34 決定木とランダムフォレスト 342
  • 第6章 6-35 決定リスト 344
  • 第6章 6-36 BDDとZDD 344
  • 第6章 6-37 確率分布モデル 347
  • 第6章 6-38 確率密度分布の推定 350
  • 第6章 6-39 EMアルゴリズム 352
  • 第6章 6-40 統計的仮説検定 353
  • 第6章 6-41 混合分布 356
  • 第6章 6-42 対数線形モデル 358
  • 第6章 6-43 ナイーブベイズモデル 360
  • 第6章 6-44 時系列モデル 361
  • 第6章 6-45 マルコフモデル 363
  • 第6章 6-46 隠れマルコフモデル 364
  • 第6章 6-47 マルコフ確率場 366
  • 第6章 6-48 グラフィカルモデル 368
  • 第6章 6-49 ベイジアンネットワークの確率計算 371
  • 第6章 6-50 ベイジアンネットワークの学習 374
  • 第6章 6-51 ノンパラメトリックベイズモデル 375
  • 第6章 6-52 確率関係モデル 377
  • 第6章 6-53 確率モデリング言語 380
  • 第6章 6-54 次元圧縮 382
  • 第6章 6-55 主成分分析 384
  • 第6章 6-56 独立成分分析 385
  • 第6章 6-57 マッチング追跡 386
  • 第6章 6-58 変数選択とモデル選択 387
  • 第6章 6-59 正則化 388
  • 第6章 6-60 圧縮センシング 391
  • 第6章 6-61 行列分解 396
  • 第6章 6-62 サポートベクトルマシン 397
  • 第6章 6-63 カーネルマシン 399
  • 第6章 6-64 カーネル設計 400
  • 第6章 6-65 多様体学習 402
  • 第6章 6-66 アンサンブル学習 404
  • 第6章 6-67 ブートストラップ法 405
  • 第6章 6-68 変分ベイズ法 406
  • 第6章 6-69 マルコフ連鎖モンテカルロ法 408
  • 第6章 6-70 逐次モンテカルロ法 410
  • 第6章 6-71 データ同化 411
  • 第6章 6-72 オンライン学習 414
  • 第6章 6-73 近似ベイズ計算 416
  • 第6章 6-74 ノーフリーランチ定理 418
  • 第6章 6-75 醜いアヒルの子の定理 419
  • 第6章 6-76 バンディット問題 421
  • 第6章 6-77 学習結果の評価 422
  • 第6章 6-78 汎化能力の評価と改善策 423
  • 第6章 6-79 クロスバリデーション(交差検定) 425
  • 第6章 6-80 学習の代数的理論 425
  • 第6章 6-81 代表的なベンチマーク 429
  • 第6章 6-82 統計的因果推論 430
  • 第6章 6-83 構造的学習 432
  • 第6章 6-84 次元の呪い 435
  • 第6章 6-85 機械学習から発見への展開 436
  • 第6章 6-86 知識発見のプロセス 440
  • 第6章 6-87 科学的発見 442
  • 第6章 6-88 データマイニングのサイクル 446
  • 第6章 6-89 データウェアハウス 450
  • 第6章 6-90 データビジュアライゼーション 453
  • 第6章 6-91 データ洗浄 455
  • 第6章 6-92 データ削減 456
  • 第6章 6-93 数値属性離散化 457
  • 第6章 6-94 属性選択・抽出・構築 459
  • 第6章 6-95 バスケット分析と相関規則 461
  • 第6章 6-96 頻出アイテム集合マイニング 463
  • 第6章 6-97 統計的アイテム集合マイニング 465
  • 第6章 6-98 時系列マイニング 467
  • 第6章 6-99 系列マイニング 469
  • 第6章 6-100 グラフマイニング 472
  • 第6章 6-101 クリークマイニング 475
  • 第6章 6-102 関係データマイニング 478
  • 第6章 6-103 大量データのクラスタリング 479
  • 第6章 6-104 はずれ値検知 480
  • 第6章 6-105 例外知識発見 483
  • 第6章 6-106 知識の評価・検証 485
  • 第6章 6-107 データマイニングとコンプライアンス 487
  • 第6章 6-108 プライバシー保護データマイニング 490
  • 第6章 6-109 機械学習・データマイニングツール 492
  • 第6章 6-110 機械学習・データマイニングのための大規模並列分散計算 494
  • 第6章 6-111 高速近傍検索 496
  • 第6章 6-112 スケーラブル機械学習 498
  • 第6章 6-113 ビッグデータのためのオンライン学習 500
  • 第6章 6-114 大規模グラフ 502
  • 第6章 6-115 時空間マイニング 504
  • 第6章 6-116 劣モジュラ最適化と機械学習 506
  • 第6章 コラム
  • 第6章 6-a 確率と論理とAI 313
  • 第6章 6-b 生成モデルと識別モデル 335
  • 第6章 6-c パラメトリックとノンパラメトリック 349
  • 第6章 6-d 物理とA:統計力学,レプリカ法 367
  • 第6章 6-e 機械学習とデータマイニング 437
  • 第6章 6-f ビッグデータとは 438
  • 第6章 6-g ビールとおむつの相関 441
  • 第6章 6-h 理論駆動型の発見 442
  • 第6章 6-i AssociationとCorrelation 443
  • 第6章 6-j frequentパターンとclosedパターン 444
  • 第6章 6-k データマイニングコンテスト 447
  • 第6章 6-l ビッグデータの活用に向けて 449
  • 第6章 6-m データエクスチェンジと価値競争 451
  • 第6章 6-n 個人ゲノムデータマイニングにおけるプライバシー保護 491
  • 第7章 ニューロ・ファジィ・GA 509
  • 第7章 7-1 総論 510
  • 第7章 7-2 ニューラルネットワークアーキテクチャ 512
  • 第7章 7-3 ホップフィールドネットワーク 514
  • 第7章 7-4 ボルツマンマシン・制限ボルツマンマシン 515
  • 第7章 7-5 リカレントニェーラルネットワーク 519
  • 第7章 7-6 リカレントニューラルネットワークによる文法学習 524
  • 第7章 7-7 リザーバーコンピューティング 528
  • 第7章 7-8 単純・多層パーセプトロン 530
  • 第7章 7-9 ディープラーニング(深層学習) 532
  • 第7章 7-10 ディープラーニング(深層学習)の実現技術 534
  • 第7章 7-11 EXtremeLear血gMachine 536
  • 第7章 7-12 競合学習と学習ベクトル量子化 537
  • 第7章 7-13 自己組織化マップ 539
  • 第7章 7-14 カオスニューラルネットワーク 542
  • 第7章 7-15 ニューロイダルネットワーク 544
  • 第7章 7-16 ニューラルネットワークのハードウェア化 546
  • 第7章 7-17 ファジィ集合論,ファジィ測度,ファジィ積分 551
  • 第7章 7-18 ファジィ論理,ファジィ推論 553
  • 第7章 7-19 Type-2ファジィ推論 554
  • 第7章 7-20 Type-2ファジィ集合 555
  • 第7章 7-21 ファジィ主成分分析 556
  • 第7章 7-22 ファジィルールの学習 558
  • 第7章 7-23 ファジィデータ解析 559
  • 第7章 7-24 ファジィパターン認識 561
  • 第7章 7-25 ファジィ制御 563
  • 第7章 7-26 進化・創発概論 565
  • 第7章 7-27 進化計算の理論 568
  • 第7章 7-28 遺伝的アルゴリズム 571
  • 第7章 7-29 遺伝的プログラミング 572
  • 第7章 7-30 多目的最適化のためのGA 574
  • 第7章 7-31 メタヒューリスティックス 577
  • 第7章 7-32 関数最適化のための実数値型GA 579
  • 第7章 7-33 対話型進化計算 581
  • 第7章 7-34 進化型ハードウェア 583
  • 第7章 7-35 進化型ロボット 585
  • 第7章 7-36 人工生命 586
  • 第7章 7-37 免疫系アルゴリズム 588
  • 第7章 7-38 ラフ集合理諭 589
  • 第7章 7-39 ニューロ・ファジイ・GAの融合 592
  • 第7章 コラム
  • 第7章 7-a ニューラルコンピューテイングと組合せ最適化問題 518
  • 第7章 7-b ニューラルネットワーク:工学応用か脳のモデルか 547
  • 第7章 7-c ニューラルネットワークの浮き沈み 548
  • 第7章 7-d 実世界知能 549
  • 第7章 7-e 確率とファジィ 563
  • 第7章 7-f ファジィの長い道:なぜ米国では冷遇され日本で花開いたか 564
  • 第8章 自然言語処理 595
  • 第8章 8-1 総論 596
  • 第8章 8-2 言語資源とアノテーション 599
  • 第8章 8-3 コーパス書語学 602
  • 第8章 8-4 言語モデル 604
  • 第8章 8-5 言語処理のための機械学習 608
  • 第8章 8-6 表現学習 610
  • 第8章 8-7 構造学習 612
  • 第8章 8-8 トピックモデル 614
  • 第8章 8-9 言語知識獲得 617
  • 第8章 8-10 形態素解析と品詞タグ付け 619
  • 第8章 8-11 辞書構造 621
  • 第8章 8-12 固有表現抽出 624
  • 第8章 8-13 文法理論 627
  • 第8章 8-14 統語解析 628
  • 第8章 8-15 形式意味論 632
  • 第8章 8-16 語●意味論 635
  • 第8章 8-17 意味解析 638
  • 第8章 8-18 語義曖昧性解消 640
  • 第8章 8-19 意味役割付与 642
  • 第8章 8-20 含意関係認識 644
  • 第8章 8-21 言い換え技術 646
  • 第8章 8-22 照応・共参照解析 649
  • 第8章 8-23 談話構造解析 651
  • 第8章 8-24 対話行為 654
  • 第8章 8-25 対話分析 656
  • 第8章 8-26 対話処理 658
  • 第8章 8-27 対話システム 660
  • 第8章 8-28 自然言語生成 662
  • 第8章 8-29 機械翻訳 664
  • 第8章 8-30 機械翻訳の歴史 668
  • 第8章 8-31 情報検索 672
  • 第8章 8-32 情報独出 676
  • 第8章 8-33 慷報分析 678
  • 第8章 8-34 文書要約 680
  • 第8章 8-35 テキストマイニング 682
  • 第8章 8-36 質問応答システム 685
  • 第8章 8-37 かな漢字変換 686
  • 第8章 8-38 自然言語処理の教育応用 688
  • 第8章 8-39 自然言語処理応用システムの評価 690
  • 第8章 コラム
  • 第8章 8-a チャンキング 631
  • 第8章 8-b 2言語間アラインメント 666
  • 第8章 8-c ALPAC報告 669
  • 第8章 8-d 適合性フィードバック 673
  • 第8章 8-e 多言語情報検索 674
  • 第8章 8-f 文書分類 679
  • 第8章 8-g 評価型ワークショップ 692
  • 第9章 画像・音声メディア 695
  • 第9章 9-1 総論 696
  • 第9章 9-2 パターン認識・理解(代数的手法) 705
  • 第9章 9-3 パターン認識・理解(グラフィカルモデル) 709
  • 第9章 9-4 ディープラーニング(深層学習)の画像認識への応用 713
  • 第9章 9-5 パターンマッチング 716
  • 第9章 9-6 特微抽出の理論 718
  • 第9章 9-7 画像特徴 719
  • 第9章 9-8 画像の次元圧縮 723
  • 第9章 9-9 シーン理解 724
  • 第9章 9-10 物体認識 725
  • 第9章 9-11 文字認識 728
  • 第9章 9-12 人物像処理 730
  • 第9章 9-13 人物認識 732
  • 第9章 9-14 バイオメトリクス 734
  • 第9章 9-15 映像データベースと検索 738
  • 第9章 9-16 映像要約・編集 740
  • 第9章 9-17 ビデオへのアノテーション 742
  • 第9章 9-18 画像メディアとSNS 746
  • 第9章 9-19 モデルベースビジョン 749
  • 第9章 9-20 イメージベースレンダリング 751
  • 第9章 9-21 シーンモデリング 752
  • 第9章 9-22 大規模文化財のアーカイブ 756
  • 第9章 9-23 拡張現実感・複合現実感のためのメディア処理 758
  • 第9章 9-24 医用画像処理 762
  • 第9章 9-25 視行動と視覚的注意 764
  • 第9章 9-26 (音声認識)デコーダ 766
  • 第9章 9-27 音響モデル 768
  • 第9章 9-28 デイープラーニング(深層学習)の音声認識への応用 771
  • 第9章 9-29 音声生成 773
  • 第9章 9-30 音声分析合成 775
  • 第9章 9-31 韻律 777
  • 第9章 9-32 声質変換 780
  • 第9章 9-33 音声合成(素片接続型合成) 782
  • 第9章 9-34 音声合成(HMM合成方式) 785
  • 第9章 9-35 音声言語理解 787
  • 第9章 9-36 音声対話システムの対話処理 789
  • 第9章 9-37 話者認識・話者照合 791
  • 第9章 9-38 音声翻訳 793
  • 第9章 9-39 音声ドキュメント処理 795
  • 第9章 9-40 語学教育システム(CALLシステム) 796
  • 第9章 9-41 音声データベース 799
  • 第9章 9-42 音響イベント検出 800
  • 第9章 9-43 音楽情報処理 803
  • 第9章 コラム
  • 第9章 9-a 画像メディアの多様化 754
  • 第9章 9-b ボーカロイド 804
  • 第10章 ヒューマンインタフェースとインタラクション 807
  • 第10章 10-1 総論 808
  • 第10章 10-2 GUI 815
  • 第10章 10-3 ウェアラブルコンピュータ 818
  • 第10章 10-4 入力デバイス 819
  • 第10章 10-5 日本語入力 822
  • 第10章 10-6 ペンインタフェース 823
  • 第10章 10-7 音声インタフェース 824
  • 第10章 10-8 視線インタフェース 825
  • 第10章 10-9 ジェスチャーインタフェース 826
  • 第10章 10-10 感覚提示技術 826
  • 第10章 10-11 実世界指向インタフェース 828
  • 第10章 10-12 センサ 830
  • 第10章 10-13 マルチモーダルインタフェース 831
  • 第10章 10-14 PUI 832
  • 第10章 10-15 インタフェースエージェント 833
  • 第10章 10-16 適応型インタフェース 835
  • 第10章 10-17 予測インタフェース 836
  • 第10章 10-18 情報検索インタフェース 837
  • 第10章 10-19 ヒューマンインタフェースのデザイン原理 838
  • 第10章 10-20 ユーザビリティ 839
  • 第10章 10-21 インタラクティブシステムのモデル 840
  • 第10章 10-22 情報可視化 842
  • 第10章 10-23 感性コミュニケーション 844
  • 第10章 10-24 コミュニケーション支援 846
  • 第10章 10-25 CSCW(協調作業支援) 847
  • 第10章 10-26 ユニバーサルデザインインタフェース 850
  • 第10章 10-27 タッチインタフェース 851
  • 第10章 10-28 拡張現実感・複合現実感 854
  • 第10章 10-29 ユーザーモデル 857
  • 第10章 10-30 データマイニングのユーザーインタフェース 861
  • 第10章 10-31 直接操作 862
  • 第10章 10-32 情報通知のユーザーインタフェース 864
  • 第10章 10-33 インタラクティブ機械学習 866
  • 第10章 10-34 デネットのスタンス 867
  • 第10章 10-35 ヒューマンエージェントインタラクション 870
  • 第10章 10-36 メディアイクエーション 874
  • 第10章 10-37 人とシステムの相互適応 875
  • 第10章 10-38 エージェントの憑依 879
  • 第10章 10-39 エモーショナルデザイン 882
  • 第10章 10-40 パースエイシブコンピューティング 884
  • 第10章 10-41 ユーザーエクスペリエンスデザイン 886
  • 第10章 10-42 バーチャルリアリティ 888
  • 第10章 コラム
  • 第10章 10-a マクルーハンとアラン・ケイ 814
  • 第10章 10-b 小型キーボードによるテキスト入力 820
  • 第10章 10-c オノマトペの応用 845
  • 第10章 10-d コンピュータが見えなくなる 849
  • 第10章 10-e 正直シグナル 858
  • 第10章 10-f 原初的インタラクション 869
  • 第10章 10-g 認知的インタラクションデザイン 872
  • 第10章 10-h 共同注意 876
  • 第11章 エージェント 891
  • 第11章 11-1 総論 892
  • 第11章 11-2 合理的エージェント 895
  • 第11章 11-3 協調下の探索 897
  • 第11章 11-4 協調下の行動選択 899
  • 第11章 11-5 分散協調問題解決 901
  • 第11章 11-6 言語行為 903
  • 第11章 11-7 マルチエージェントシステムにおける論理 904
  • 第11章 11-8 交渉 906
  • 第11章 11-9 オークション 910
  • 第11章 11-10 メカニズムデザイン 912
  • 第11章 11-11 協力ゲーム理論とエージェント 915
  • 第11章 11-12 非協力ゲーム理論とエージェント 917
  • 第11章 11-13 モバイルエージェント 919
  • 第11章 11-14 エージェント指向ソフトウェア工学 921
  • 第11章 11-15 エージェント指向インタフェース 924
  • 第11章 11-16 エージエントの心理学 927
  • 第11章 11-17 エージェント通信プロトコル 929
  • 第11章 11-18 市場指向プログラミング 931
  • 第11章 11-19 U-MART 933
  • 第11章 11-20 センサネットワーク 937
  • 第11章 11-21 人工市場と進化経済学 938
  • 第11章 11-22 マルチエージェントシミュレーション 940
  • 第11章 11-23 エージェントシミュレーションのツール 941
  • 第11章 11-24 参加型シミュレーションとゲーミング 943
  • 第11章 11-25 マルチエージェントシミュレーションの応用-組織 945
  • 第11章 11-26 マルチエージェントシミュレーションの応用-金融・経済 947
  • 第11章 11-27 マルチエージェントシミュレーションの応用-意思決定 950
  • 第11章 11-28 マルチエージェントシミュレーションの応用-複雑ネットワーク 953
  • 第11章 11-29 マルチエージェントシミュレーションの応用一ITS 955
  • 第11章 11-30 マルチエージェントシミュレーションの応用-避難シミュレーション 957
  • 第11章 コラム
  • 第11章 11-a オブジェクトとエージェント 923
  • 第11章 11-b エージェント指向インタフェースvs.直接操作インタフェース 926
  • 第11章 11-c カブロボコンテスト 935
  • 第12章 バイオロジー 959
  • 第12章 12-1 総論 960
  • 第12章 12-2 遺伝子発見 964
  • 第12章 12-3 ホモロジー検索 966
  • 第12章 12-4 アラインメント 968
  • 第12章 12-5 モチーフ袖出 971
  • 第12章 12-6 タンパク質立体構造決定 973
  • 第12章 12-7 単粒子解析 974
  • 第12章 12-8 タンパク質立体構造予測 975
  • 第12章 12-9 分子シミュレーション 977
  • 第12章 12-10 統合データベース 979
  • 第12章 12-11 ゲノムオントロジー 982
  • 第12章 12-12 バイオイメージング 983
  • 第12章 12-13 遺伝子制御ネットワーク解析 985
  • 第12章 12-14 プロテオーム解析 987
  • 第12章 12-15 メタボローム解析 990
  • 第12章 12-16 システムバイオロジー 992
  • 第12章 12-17 インシリコ創薬 993
  • 第12章 12-18 薬物動態解析 995
  • 第12章 12-19 計算毒性解析 996
  • 第12章 12-20 疾患関連遺伝子解析 998
  • 第12章 12-21 医療情報処理 1000
  • 第12章 12-22 パーソナルゲノム解析 1002
  • 第12章 12-23 遺伝子検査サービス 1003
  • 第12章 12-24 分子ロボティクス 1005
  • 第12章 12-25 合成生物学 1006
  • 第12章 コラム
  • 第12章 12-a ゲノム解析プロジェクト 965
  • 第12章 12-b タンパク質構造予測コンテスト 976
  • 第12章 12-c タンパク3000プロジェクト 989
  • 第13章 ロボティクス 1009
  • 第13章 13-1 総論 1010
  • 第13章 13-2 ロボットビジョン 1015
  • 第13章 13-3 ロボット聴覚 1017
  • 第13章 13-4 ロボットの機構と制御 1020
  • 第13章 13-5 ロボットのアクチュエータ 1022
  • 第13章 13-6 移動ロボット技術 1026
  • 第13章 13-7 歩行ロボットと脚ロボット 1029
  • 第13章 13-8 古典的制御アーキテクチャと行動規範型制御アーキテクチャ 1031
  • 第13章 13-9 群ロボットとマルチロボット 1033
  • 第13章 13-10 強化学習における状態・行動空間構成 1035
  • 第13章 13-11 強化学習のマルチエージェント環境への拡張 1037
  • 第13章 13-12 模倣学習 1039
  • 第13章 13-13 身体性と環境 1042
  • 第13章 13-14 身体性に基づく記号創発・言語獲得 1044
  • 第13章 13-15 ロボットの行動と自然言語 1047
  • 第13章 13-16 認知発達ロボティクス 1048
  • 第13章 13-17 ペット型ロボット 1051
  • 第13章 13-18 アンドロイド 1053
  • 第13章 13-19 ヒューマンロボットインタラクション 1055
  • 第13章 13-20 ロボットのソフトウェアアーキテクチャ 1057
  • 第13章 コラム
  • 第13章 13-a パワーアシストスーツ 1024
  • 第13章 13-b 原子力発電所におけるロボット 1028
  • 第14章 創造活動支援 1061
  • 第14章 14-1 総論 1062
  • 第14章 14-2 メタ認知と言語化 1063
  • 第14章 14-3 身体知 1066
  • 第14章 14-4 スキルサイエンス 1069
  • 第14章 14-5 インフォーマルコミュニケーション 1071
  • 第14章 14-6 創造活動支擾システム 1073
  • 第14章 14-7 発想支援グループウェア 1076
  • 第14章 14-8 会議支援 1079
  • 第14章 14-9 多人数インタラクション 1082
  • 第14章 14-10 パターンランゲージ 1084
  • 第14章 14-11 インタラクションデザイン 1087
  • 第14章 14-12 ワークショップデザイン 1090
  • 第14章 14-13 ユーザーイノベーション(デマンドサイドイノベーション) 1091
  • 第14章 14-14 ニコニコ学会β 1094
  • 第14章 14-15 チャンス発見 1095
  • 第14章 14-16 仕掛学 1096
  • 第15章 教育支援 1099
  • 第15章 15-1 総論 1100
  • 第15章 15-2 知的学習環境 1107
  • 第15章 15-3 知的教育システム 1109
  • 第15章 15-4 協調学習支緩システム 1111
  • 第15章 15-5 マイクロワールド/シミュレーションシステム 1112
  • 第15章 15-6 語学学習支援システム 1114
  • 第15章 15-7 Webベースの教育システム 1116
  • 第15章 15-8 教育における仮想現実/人工現実 1119
  • 第15章 15-9 教育におけるアフェクティブコンピューティング 1121
  • 第15章 15-10 認知ツール 1123
  • 第15章 15-11 認知と教育 1126
  • 第15章 15-12 学習科学 1128
  • 第15章 15-13 教授・学習理論 1130
  • 第15章 15-14 協調学習の学習理論 1132
  • 第15章 15-15 アシスタンスジレンマ 1134
  • 第15章 15-16 メタ認知 1136
  • 第15章 15-17 リフレクションの支援 1138
  • 第15章 15-18 創造性支援 1139
  • 第15章 15-19 身体スキルの学習 1141
  • 第15章 15-20 言語学習支援方略 1144
  • 第15章 15-21 作間支援 1145
  • 第15章 15-22 インストラクショナルデザイン 1148
  • 第15章 15-23 学習者モデル 1150
  • 第15章 15-24 確率モデルによる学習状態表現 1154
  • 第15章 15-25 教材知識の表現 1156
  • 第15章 15-26 教授方略 1157
  • 第15章 15-27 教育エージェント 1159
  • 第15章 15-28 教育支援におけるオントロジーの意義と役割 1161
  • 第15章 15-29 eラーニング技術の標準化 1163
  • 第15章 15-30 オーサリング支援システム 1165
  • 第15章 15-31 ユビキタス/モバイルラーニング 1167
  • 第15章 15-32 教育データマイニング 1169
  • 第15章 15-33 教育の評価・分析 1172
  • 第15章 15-34 eポートフォリオ 1175
  • 第15章 コラム
  • 第15章 15-a 自然言語処理と教育支援システム 1101
  • 第15章 15-b オープンな学習者モデル 1102
  • 第15章 15-c 誤りの可視化 1105
  • 第15章 15-d SNSと教育 1117
  • 第15章 15-e ナレッジマネジメントと教育 1133
  • 第15章 15-f 模擬的学習者 1152
  • 第15章 15-g eラーニングとセマンティックWeb 1165
  • 第15章 15-h ラーニングアナリティクス 1171
  • 第15章 15-i eテスティング 1173
  • 第16章 ゲーム 1179
  • 第16章 16-1 総論 1180
  • 第16章 16-2 ゲーム木探索 1182
  • 第16章 16-3 ミニマックス探索 1183
  • 第16章 16-4 アルファーベータ探索 1183
  • 第16章 16-5 評価関数 1184
  • 第16章 16-6 置換表 1184
  • 第16章 16-7 オープニングブック 1185
  • 第16章 16-8 終盤データベース 1185
  • 第16章 16-9 選択的深化 1186
  • 第16章 16-10 PN探索 1186
  • 第16章 16-11 チェス 1187
  • 第16章 16-12 オセロ 1189
  • 第16章 16-13 将棋 1190
  • 第16章 16-14 詰め将棋 1191
  • 第16章 16-15 囲碁 1191
  • 第16章 16-16 デジタルゲーム 1192
  • 第16章 16-17 ジェネラルゲームプレイング 1193
  • 第16章 16-18 モンテカルロ木探索 1193
  • 第16章 16-19 Bonanza 1195
  • 第16章 16-20 人狼 1197
  • 第16章 16-21 シリアスゲーム 1199
  • 第16章 16-22 ソーシャルゲーム 1201
  • 第16章 16-23 合議アルゴリズム 1203
  • 第16章 16-24 ポーカー 1204
  • 第16章 コラム
  • 第16章 16-a チャイノック 1187
  • 第16章 16-b ディープブルー 1188
  • 第16章 16-c ロジステロ 1189
  • 第17章 ソーシャルコンピューティング 1207
  • 第17章 17-1 総論 1208
  • 第17章 17-2 検索エンジン 1208
  • 第17章 17-3 推薦システム 1210
  • 第17章 17-4 協調フィルタリング 1212
  • 第17章 17-5 ソーシャルメディア 1215
  • 第17章 17-6 社会的ネットワーク 1217
  • 第17章 17-7 複雑ネットワーク 1219
  • 第17章 17-8 ソーシヤルメディアのマイニング 1221
  • 第17章 17-9 情報伝播 1224
  • 第17章 17-10 ソーシャルメディアとマーケティング 1226
  • 第17章 17-11 Webからの社会観測と知識抽出 1228
  • 第17章 17-12 Webからのエンティティ抽出と関係抽出 1231
  • 第17章 17-13 Wikipediaからの知識抽出 1233
  • 第17章 17-14 Wbb構造マイニングとコミュニティ抽出 1235
  • 第17章 17-15 位置情報とその利用 1238
  • 第17章 17-16 Webにおける情報共有 1240
  • 第17章 17-17 Webサービス 1242
  • 第17章 17-18 インターネットエージェント 1244
  • 第17章 17-19 デジタルライブラリと学術傭報のオンライン化 1246
  • 第17章 17-20 Webにおける創造性 1248
  • 第17章 17-21 社会知能 1250
  • 第17章 17-22 クラウドソーシング 1252
  • 第18章 知識工学とセマンティックテクノロジー 1253
  • 第18章 18-1 総論 1254
  • 第18章 18-2 知識工学の誕生とエキスパートシステム 1255
  • 第18章 18-3 知識モデリングにおける基盤的知識の重要性 1257
  • 第18章 18-4 Webやデータの意味的構造化の必要性 1258
  • 第18章 18-5 オントロジーとスキーマ 1259
  • 第18章 18-6 セマンティックwebとLOD 1260
  • 第18章 18-7 エキスパートシステム 1263
  • 第18章 18-8 知識獲得 1265
  • 第18章 18-9 タスク知識のモデリング 1268
  • 第18章 18-10 Soar 1270
  • 第18章 18-11 深い知識と知識コンパイル 1272
  • 第18章 18-12 知識の共有と再利用 1274
  • 第18章 18-13 大規模知識モデリングと集合知アプローチ 1275
  • 第18章 18-14 オントロジー 1277
  • 第18章 18-15 上位オントロジー 1280
  • 第18章 18-16 is-a/part-of関係とロール概念 1283
  • 第18章 18-17 オントロジー表現言語 1285
  • 第18章 18-18 ルール記述とRIF 1286
  • 第18章 18-19 オントロジー開発方法論 1288
  • 第18章 18-20 オントロジー(手動)構築とツール 1290
  • 第18章 18-21 オントロジー学習(オントロジー半自動構築) 1292
  • 第18章 18-22 オントロジー統合/写像 1294
  • 第18章 18-23 知識の体系化とモデリング 1296
  • 第18章 18-24 言語的オントロジー 1298
  • 第18章 18-25 オントロジーの利用と応用 1301
  • 第18章 18-26 バイオ分野におけるオントロジー 1303
  • 第18章 18-27 医療分野におけるオントロジー 1304
  • 第18章 18-28 教育分野におけるオントロジー 1307
  • 第18章 18-29 工学分野におけるオントロジー 1308
  • 第18章 18-30 知識工学のWebへの展開 1310
  • 第18章 18-31 セマンティックWebとセマンティックテクノロジー 1312
  • 第18章 18-32 メタデータの活用 1313
  • 第18章 18-33 セマンティックWebの応用 1314
  • 第18章 18-34 Linked Open Data(LOD)基礎 1316
  • 第18章 18-35 RDFとRDFS 1318
  • 第18章 18-36 スキーマの設計と共有 1320
  • 第18章 18-37 トリプルストア(RD DB)とSPARQL 1322
  • 第18章 18-38 Linked Open Dataの構築と例 1324
  • 第18章 18-39 Linked Open Data関連ツール 1329
  • 第18章 18-40 Linked Open Dataの応用 1330
  • 第18章 コラム
  • 第18章 18-a 閉じた知識獲得から知識の創造的デザイン活動へ 1267
  • 第18章 18-b 哲学のオントロジーとAIのオントロジー 1281
  • 第18章 18-c オープンデータ 1317
  • 第18章 18-d DBpedia 1325
  • 第18章 18-e LODクラウド 1326
  • 第18章 18-f Linked Open Dataの動向 1331
  • 第19章 ナレッジマネジメント 1335
  • 第19章 19-1 総論 1336
  • 第19章 19-2 暗黙知と形式知 1339
  • 第19章 19-3 BRMSとBPR 1340
  • 第19章 19-4 ナレッジマネジメントにおけるオントロジー利用 1342
  • 第19章 19-5 ナレッジマネジメントとデータマイニング 1345
  • 第19章 19-6 ナレッジマネジメントとテキストマイニング 1347
  • 第19章 19-7 ナレッジマネジメントとKJ法 1348
  • 第19章 19-8 ナレッジマネジメントとソーシャルネットワーク 1351
  • 第19章 19-9 プラント保全におけるナレッジマネジメント 1353
  • 第19章 19-10 プロジェクトマネジメントにおける知織継承 1355
  • 第19章 19-11 eコマースとビッグデータ 1360
  • 第19章 コラム
  • 第19章 19-a アルファベットスープ 1337
  • 第19章 19-b ナレッジエンジニアからナレッジワーカーへ 1339
  • 第20章 産業応用 1363
  • 第20章 20-1 総論 1364
  • 第20章 20-2 自動車 1365
  • 第20章 20-3 交通・運輸 1368
  • 第20章 20-4 防災・防犯サービスのためのロボット・空間情報技術 1369
  • 第20章 20-5 気象・環境 1371
  • 第20章 20-6 農林水産 1373
  • 第20章 20-7 電力分野のAI応用 1376
  • 第20章 20-8 機器予防保全 1378
  • 第20章 20-9 人工衛星・宇宙探査機の画像処理システム 1381
  • 第20章 20-10 災害対策におけるソーシャルメディアの活用 1383
  • 第20章 20-11 サービス工学における人工知能技術の産業応用 1386
  • 第20章 20-12 非構造データ解析 1388
  • 第20章 20-13 電子商取引 1390
  • 第20章 20-14 金融 1392
  • 第20章 20-15 教育産業における応用 1394
  • 第20章 20-16 娯楽・ゲーム 1397
  • 第20章 20-17 病院情報システムにおける知能情報学 1400
  • 第20章 20-18 認知症の予防と支援へのAI応用 1403
  • 第20章 20-19 ヘルスケア機器へのAI応用 1405
  • 第20章 20-20 メディカルオントロジー 1407
  • 第20章 コラム
  • 第20章 20-a 「福祉情報工学」という新分野と人工知能 1409
  • 第21章 研究動向とプロジェクト 1411
  • 第21章 21-1 総論 1412
  • 第21章 21-2 第5世代コンピュータプロジェクト 1413
  • 第21章 21-3 Real World Computing 1415
  • 第21章 21-4 デジタルヒューマン 1417
  • 第21章 21-5 環境知能 1419
  • 第21章 21-6 チェッカー 1420
  • 第21章 21-7 法律工キスパートシステム 1422
  • 第21章 21-8 Watson 1424
  • 第21章 21-9 ロボットは東大に入れるか 1426
  • 第21章 21-10 ゲノム解析 1428
  • 第21章 21-11 DARPA Grand Challenge 1431
  • 第21章 21-12 ロボカップ 1433
  • 第21章 21-13 ロボカップリアルロボットリーグ 1434
  • 第21章 21-14 ロボカップシミュレーションリーグ 1435
  • 第21章 21-15 ロボカップ@ホーム 1436
  • 第21章 21-16 ロボカップレスキュー 1438
  • 第21章 21-17 AI農業 1440
  • 第21章 21-18 医用人工知能研究プロジェクト 1443
  • 第21章 21-19 スマートシティ 1445
  • 第21章 21-20 サービス学 1448
  • 第21章 21-21 一人称研究 1450
  • 第21章 コラム
  • 第21章 21-a 近未来チャレンジ 1451
  • 和英索引 1455
  • 英和索引 1517

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