目次
１ 人工知能とは（人工知能の定義と歴史；人工知能における機械学習とは）
２ 機械学習の基礎（プロトタイプとパターン認識；ベイズ識別境界；識別境界線の表現方法）
３ ニューラルネットワーク（ニューロンとそのモデル；単層ニューラルネットワークの構築；３層ニューラルネットワークの構築；ニューラルネットワークの評価；３層以上のニューラルネットワークの構築）
４ 追加学習（破滅的忘却；再学習を行わせる手法；一部のパラメータの変化量を制限する手法；忘却を起こしにくい学習機械の使用；その他の手法）
付録：オブジェクト指向言語Ｐｙｔｈｏｎ
著者等紹介
山内康一郎［ヤマウチコウイチロウ］
１９８９年名古屋工業大学工学部電気情報学科卒業。１９９１年名古屋工業大学大学院工学研究科博士前期課程修了（電気情報工学専攻）。１９９４年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了（生物工学専攻）、博士（工学）。名古屋工業大学助手。２０００年北海道大学大学院助教授。２００６年北海道大学大学院准教授。２００９年中部大学教授（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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