ヒューリスティック探索―合理的なAIをつくるためのアルゴリズム

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ヒューリスティック探索―合理的なAIをつくるためのアルゴリズム

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  • サイズ A5判/ページ数 256p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784065392188
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3004

出版社内容情報


★★その直感、じつに合理的ですニャ(=^・・^=)★★

状態空間問題や探索アルゴリズムを初歩から学ぼう!
ネコちゃんのイラストで抽象概念もイメージできる!

直感(ヒューリスティック)を活用し、合理的に最適解を導く探索手法「ヒューリスティック探索」。
その理論背景からアルゴリズム、Python実装までを体系的に解説!
応用例として、ゲーム木探索、自動行動計画問題、大規模言語モデル(LLM)における探索手法も解説。

【おもな内容】
第1章 人工知能とヒューリスティック探索
第2章 状態空間問題
第3章 情報なし探索
第4章 ヒューリスティック探索
第5章 グラフ探索のためのデータ構造
第6章 時間・空間制限下のヒューリスティック探索
第7章 ゲーム木探索
第8章 自動行動計画問題
第9章 大規模言語モデル(LLM)によるテキスト生成

内容説明

機械学習もいいけど探索もやってみニャい?直感(ヒューリスティック)を活用する“合理的な探索手法”が理解できる!擬似コードとPythonコード例から、探索アルゴリズムと実装の処理が一目瞭然!応用例として、ゲーム木探索、自動行動計画問題、LLMによるテキスト生成を解説!

目次

第1章 人工知能とヒューリスティック探索
第2章 状態空間問題
第3章 情報なし探索
第4章 ヒューリスティック探索
第5章 グラフ探索のためのデータ構造
第6章 時間・空間制限下のヒューリスティック探索
第7章 ゲーム木探索
第8章 自動行動計画問題
第9章 大規模言語モデル(LLM)によるテキスト生成

著者等紹介

陣内佑[ジンナイユウ]
株式会社サイバーエージェントAI Labリサーチャー。2017年3月、東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修士課程修了。理化学研究所革新知能統合研究センターテクニカルスタッフ、英国Microsoft Research Cambridgeインターン、米国ブラウン大学コンピュータ科学専攻Ph.D.studentを経て、2020年4月より株式会社Lily MedTechにてリサーチエンジニアを務める。2023年6月より現職(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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mft

4
A*を中心とした探索アルゴリズムの解説。ところどころ日本語があやしいと思うが、内容は参考になる2025/05/20

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