人工知能の基礎

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はじめに               (1分38秒)

1.1 AIとは
1.2 知能(Intelligence)の研究分野    (1分55秒)

1.3 狭義の AI の歴史と広がり       (2分36秒)

1.4 現代のAIの成功             (47秒)

1.5 歴史Ⅰ: 第1期~探索・推論~
1.6 第2期~知識・エキスパートシステム~
1.7 機械学習(Clasical AI)
1.8 エキスパートシステムにおける問題
1.9 第2次AIブーム           (3分10秒)

2.1 「記号処理」・「パターン認識」
2.2 CI(Computational Intelligence)     (1分52秒)

2.3 ニューラルネットワーク
2.4 ニューラルネットワークの歴史     (2分1秒)

2.5 パターン認識としてのAI
2.6 機械学習=データの意味を見出す
2.7 機械学習とは
2.8 機械学習の種類            (2分19秒)

2.9 教師付き機械学習
2.10 分類とは
2.11 線形回帰
2.12 回帰と分類               (4分)

2.13 機械学習における諸問題
2.14 関数 f の評価            (2分58秒)

2.15 代表的な教師付き機械学習アルゴリズム
2.16 決定木と集団(アンサンブル)学習   (1分24秒)

2.17 サポートベクトルマシン(SVM)     (50秒)

2.18 教師無し機械学習
2.19 クラスタリングと次元削減
2.20 k-means クラスタリング       (2分44秒)

3.1 ニューラルネットワーク        (2分13秒)

3.2 ニューラルネットワークの学習
3.3 連想記憶とオートエンコーダ      (2分25秒)

3.4 ディープラーニング(深層学習)
3.5 ディープラーニングのポイント       (3分)

3.6 第3次 AI ブーム
3.7 分野を超えるAI            (2分16秒)

3.8 これからのAI            (1分45秒)

 

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