エージェントアプローチ人工知能

134の国と地域の少なくとも1556校でテキストとして採用されている、AIを体系的に学べる世界的な定番書

本書は原著第4版の翻訳であり、日本語版としては第2版以来の待望の改訂となる。知的エージェントという統一的視点から、探索・論理・知識表現・計画・確率推論を軸に古典的AIの体系を鮮やかに示した第2版の内容を継承しつつ、現代の劇的な変化を反映し抜本的に刷新されたのがこの第4版である。機械学習をより中心に据え、深層学習、確率的プログラミング、マルチエージェント、自然言語処理、ロボティクス、コンピュータビジョン、さらに倫理・安全までを大幅に拡充している。AIの数多ある概念を、個別技術の寄せ集めとしてではなく、知的エージェントの構成原理という観点から包括的かつ見通しよく理解できる点に、本書の大きな価値がある。

［原著］Artificial Intelligence: A Modern Approach， 4th Edition， Pearson Education， 2021

目次

【I　人工知能】
1　序論（松尾豊・大和陸離 訳）
2　知的エージェント（三宅陽一郎 訳）

【II　問題解決】
3　探索による問題解決（岸本章宏 訳）
4　複雑な環境における探索（鈴木恵二 訳）
5　敵対的探索とゲーム（松原仁 訳）
6　制約充足問題（番原睦則 訳）

【III　知識，理由付け，プランニング】
7　論理的エージェント（東条敏 訳）
8　一階論理（片桐恭弘 訳）
9　一階述語論理による推論（佐藤健 訳）
10　知識表現（市瀬龍太郎 訳）
11　自動プランニング（斉藤康己 訳）

【IV　不確実な知識と推論】
12　不確実性の定量化（本村陽一 訳）
13　確率推論（麻生英樹 訳）
14　時間に沿った確率推論（野田五十樹 訳）
15　確率的プログラミング（神嶌敏弘 訳）
16　単純な意思決定（鹿島久嗣 訳）
17　複雑な意思決定（鳥海不二夫 訳）
18　マルチエージェント意思決定（伊藤孝行 訳）

【V　機械学習】
19　例からの学習（鈴木大慈 訳）
20　確率的モデルの学習（麻生英樹 訳）
21　深層学習（鈴木雅大・岩澤有祐・松尾豊 訳）
22　強化学習（浅田稔 訳）

【VI　コミュニケーション，知覚，行為】
23　自然言語処理（橋田浩一 訳）
24　自然言語処理のための深層学習（岡﨑直観 訳）
25　コンピュータビジョン（原田達也 訳）
26　ロボティクス（浅田稔 訳）

【VII　結論】
27　AIの哲学・倫理・安全性（江間有沙 訳）
28　AIの未来（中島秀之 訳）

【付録】
A　数学的バックグラウンド（津田一郎・神嶌敏弘・本村陽一 訳）
B　言語とアルゴリズムに関するメモ（橋田浩一・岸本章宏 訳）

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