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所蔵場所	請求記号	資料コード	資料区分	帯出区分	状態
閲覧室	/007.1/ｼﾞ/	117483214	成人一般	可能	発送待

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資料詳細

タイトル	ヒューリスティック探索
タイトルカナ	ヒューリスティック タンサク
副書名	合理的なAIをつくるためのアルゴリズム
著者	陣内 佑 ／著
著者カナ	ジンナイ ユウ
出版者	講談社
出版年	2025.4
ページ数	11,235p
大きさ	21cm
一般件名	人工知能 , アルゴリズム
ISBN13桁	978-4-06-539218-8
言語	jpn
分類記号	007.13
内容紹介	直感を駆使して未来を先読みし、知的に行動を計画する能力をコンピュータに実装しようとする人工知能研究の一分野「ヒューリスティック探索」。その基礎から応用までを体系的に解説する。Python3のコード例も掲載する。
著者紹介	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。株式会社サイバーエージェントAI Labリサーチャー。

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目次

第1章 人工知能とヒューリスティック探索

  1.1 なぜ人工知能に探索が必要なのか

  1.2 ヒューリスティック探索とは

  1.3 本書の読み進め方

  1.4 練習問題の解答

  1.5 関連書籍

  1.6 Python実装について

第2章 状態空間問題

  2.1 状態空間問題とは

  2.2 状態空間問題の例

  2.3 非明示的状態空間グラフによる状態空間問題の定式化

  2.4 状態空間問題の難しさ

  2.5 Python実装

  2.6 まとめ

  練習問題

  Appendix 状態空間問題以外の問題について

第3章 情報なし探索

  3.1 木探索アルゴリズム

  3.2 グラフ探索アルゴリズム

  3.3 幅優先探索(BrFS)

  3.4 深さ優先探索(DFS)

  3.5 ダイクストラ法

  3.6 情報なし探索の比較

  3.7 Python実装

  3.8 まとめ

  練習問題

第4章 ヒューリスティック探索

  4.1 ヒューリスティックとは

  4.2 ヒューリスティック関数

  4.3 A*探索

  4.4 ヒューリスティック関数に望ましい性質

  4.5 ヒューリスティック関数の性質とA*探索

  4.6 ヒューリスティック関数の例

  4.7 非最適解を発見するためのヒューリスティック探索

  4.8 ヒューリスティック探索が思ったよりも遅い場合

  4.9 Python実装

第5章 グラフ探索のためのデータ構造

  5.1 オープンリスト

  5.2 クローズドリスト

  5.3 Python実装

  5.4 まとめ

  練習問題

  Appendix 関連文献

第6章 時間・空間制限下のヒューリスティック探索

  6.1 最適解を見つけたい場合のアルゴリズム

  6.2 最適解でなくてもよい場合のアルゴリズム

  6.3 追加のハードウェアリソースを使ったアルゴリズム

  6.4 Python実装

  練習問題

第7章 ゲーム木探索

  7.1 ○×ゲーム

  7.2 二人ゲーム問題

  7.3 ゲーム木

  7.4 α-β分枝法

  7.5 モンテカルロ木探索

  7.6 ゲームの解決

  練習問題

  Appendix 本章で扱った以外の問題

第8章 自動行動計画問題

  8.1 古典的プランニング問題の定義

  8.2 STRIPSモデルにおけるヒューリスティック関数の自動生成

  8.3 自動行動計画問題の記述言語:PDDL

  8.4 自動行動計画問題の例

  8.5 Python実装

  練習問題

  Appendix 自動行動計画問題の関連研究

第9章 大規模言語モデル(LLM)によるテキスト生成

  9.1 言語モデル(LM)

  9.2 LLMの発展の歴史

  9.3 テキスト生成問題

  9.4 デコーディングアルゴリズム

  練習問題

  Appendix LLMの今後の発展

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