「人工知能続論」の目的と概要

「人工知能基礎」で学んだこと


1. 状態空間探索 (state space search)

2. 発見的知識の利用 (use of heuristics)

3. 制約充足による問題解決 (constraint satisfaction)

4. 知識表現と知識に基づく推論 (knowledge based systems)

==> 世界を離散的な状態空間にモデル化し， 知識を用いて状態を操作する(オペレータを作用させる)ことで目標状態をみつ け，問題を解決する

「人工知能続論」で学ぶ内容について


1. 記号論理学(symbolic logic, 数理論理学)に基づく推論
   命題論理(propositional logic)，述語論理(predicate logic)

   ==> 数理的な論理システムに基づいて， 知りたい事柄を機械的に証明することで問題を解決する

2. 述語論理と論理プログラムの関係
   Prologの実行過程の理解 (semantic alalysis)

3. 不確実な知識に関する推論の手法
   確率推論，ベイジアンネットワーク

4. 機械学習
   決定木学習，強化学習

（参考）重要な12の機械学習アルゴリズム

人工知能を身に着ける上での3つのポイント


1. 基礎理論と技法の理解 (theory and methodology )

2. 実装技術の習得と実践 (implementation and practice)

3. 哲学的考察力の向上 (philosophy)

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