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。
