目次

第1章　人工知能は夢いっぱい
　1.1　人工知能が人間を超える？
　1.2　人工知能の研究テーマ
　1.3　人工知能技術の初歩的な考察

第2章　人間の脳を機械で真似る＝ニューラルネットワーク
　［体験してみよう］多少ゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる
　［体験してみよう］もっとゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる
　［体験してみよう］正解がわからなくても人工知能が自力で認識してくれる
　2.1　脳のモデルとニューラルネットワークの考え方
　2.2　パーセプトロン（Perceptron）
　2.3　ホップフィールドネットワーク（Hopfield Network）
　2.4　自己符号化器（Autoencoder）
　2.5　その他のニューラルネットワーク

第3章　人間のあいまい性を機械で扱う＝ファジィ
　［体験してみよう］「ちょっと高め／ちょっと低め」の感覚で空調を制御する
　［体験してみよう］あいまいな条件で目標値を維持する
　3.1　ファジィの考え方
　3.2　ファジィ推論
　3.3　ファジィ制御
　3.4　ファジィ関係

第4章　よいものが残る進化の法則をうまく使う＝遺伝的アルゴリズム
　［体験してみよう］遺産の適正な分配を要領よく行う
　4.1　遺伝的アルゴリズムの考え方
　4.2　遺伝的アルゴリズムの具体的考察
　4.3　遺伝的アルゴリズムの応用

第5章　身の回りの問題をうまく解決するには＝問題解決
　［体験してみよう］宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか？
　5.1　問題解決法
　5.2　問題解決の具体的考察

第6章　最も効率的な道筋をどう選ぶか＝探索法
　［体験してみよう］最小コストで山の頂上まで登るときの経路を探せ
　6.1　探索法の分類
　6.2　系統的探索（Systematic Search）
　6.3　ヒューリスティック探索（Heuristic Search）
　6.4　探索法まとめ

第7章　相手がいるときの対処法＝ゲーム戦略
　［体験してみよう］簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦！
　7.1　Min-Max戦略
　7.2　αβ枝刈り

第8章　人間が学習する過程を機械で真似る＝機械学習
　［体験してみよう］人工知能にことばの意味を教えよう
　8.1　機械学習の基本的な考え方
　8.2　バージョン空間法（Version Space Method）
　8.3　深層学習（Deep Learning）

第9章　人間の知識を機械上で表現すれば人間の代わりになる＝知識表現とエキスパートシステム
　［体験してみよう］病院に行く前に人工知能に聞いてみよう
　9.1　知識表現（Knowledge Representation）
　9.2　エキスパートシステム（Expert System）

第10章　人間の自律性を機械にもたせる＝エージェント
　［体験してみよう］犯人を捕まえろ！
　10.1　エージェントの古典的な問題
　10.2　エージェントの考え方
　10.3　マルチエージェント（Multi-Agent）

第11章　人工知能の草分け的コンピュータ言語＝Lisp
　11.1　リスト処理（List Processing）
　11.2　ラムダ計算（Lambda Calculus）
　11.3　Lisp言語
　11.4　Lisp処理系

第12章　ものごとの関係を記述するコンピュータ言語＝Prolog
　12.1　命題論理（Propositional Logic）
　12.2　述語論理（Predicate Logic）
　12.3　Prolog言語への発展
　12.4　Prolog言語
　12.5　Prolog処理系