出版社内容情報
数式を使わないでアルファ碁、深層学習、知識ベースの理論の本質がわかる!!
現在のAIブームの切っ掛けとなったアルファ碁の概念、仕組み、特徴の説明に焦点を当て、これを理解するための基礎知識として深層ニューラルネットワークと深層学習（ディープラーニング）を解説します。また、ディープラーニング型AIと知識ベース型AI（エキスパート・システムなど）の統合化の必要性を理解できます。
目次
１ 人工知能とは―人の様々な知能をコンピュータ化できるか？（人工知能の定義；人工知能の２つの潮流：知識ベースとディープラーニング ほか）
２ ディープラーニング‐多層（深層）ニューラルネットワークによるデータ分類機（ディープラーニングの周辺；ニューロンとニューロンモデル ほか）
３ アルファ碁‐ディープラーニング、モンテカルロ法と強化学習（囲碁とは；モンテカルロ法とは ほか）
４ 知識ベースシステム‐ディープラーニングとの統合を目指して（ミンスキーの問題意識；コンピュータビジョンとディープラーニングの違い ほか）
著者等紹介
上野晴樹［ウエノハルキ］
国立情報学研究所名誉教授。総合研究大学院大学名誉教授。工学博士。囲碁（アマ４段）。１９６４年防衛大学校電気工学専攻卒業。１９７１年東京電機大学大学院工学研究科博士課程修了。１９７１年青山学院大学理工学部経営工学科講師。１９７９年ミズーリ大学医学情報学研究所研究員。１９８１年東京電機大学理工学部経営工学科教授。１９９８年文部科学省学術情報センター教授。２０００年国立情報学研究所知能システム研究系教授。２００１年東京大学大学院情報理工学研究科教授。２００２年総合研究大学院大学情報学専攻教授（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）
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