Pythonで学ぶ はじめてのAIプログラミング 自然言語処理と音声処理

AIの基本を、Pythonでやさしく学んで楽しもう!

このような方におすすめ

・プログラミング初心者,初級エンジニア
・プログラミングを通してAI を学びたい学生
  • 著者小高 知宏 著
  • 定価2,970 (本体2,700 円+税)
  • A5 264頁 2020/09発行
  • ISBN978-4-274-22596-3
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本書は、AI(人工知能)技術の基本を、自然言語処理と音声処理をとおしてわかりやすく解説した入門書です。アルゴリズムを平易に解説し、Pythonによるプログラミング例を紹介。さらに、自然言語処理や音声処理への応用例を取り上げ、実践しながらAI技術の基本が理解できるようになります。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274225963/
第1章 人工無脳から人工知能へ
第2章 文字を処理する テキスト処理の技術
第3章 自然言語処理の技術
第4章 音声処理の技術
第5章 知識表現
第6章 学習
第7章 深層学習
第8章 対話エージェントの構成
第9章 人工無脳から人工人格へ
付録
第1章 人工無脳から人工知能へ
1.1 人工無脳とは
1.2 人工知能の歴史
1.3 人工知能技術と人工無脳
1.4 人工無脳実現のための前提条件

第2章 文字を処理する テキスト処理の技術 
2.2 n-gramによるテキスト処理
2.2 マルコフ連鎖を用いたテキスト処理
2.3 テキスト処理に基づく人工無脳(文字の連鎖に基づくランダム応答)

第3章 自然言語処理の技術
3.1 自然言語処理の方法
3.2 形態素解析
3.3 構文解析と文生成
3.4 意味解析
3.5 自然言語処理に基づく人工無脳(形態素の連鎖に基づくランダム応答)

第4章 音声処理の技術
4.1 音声合成
4.2 音声認識
4.3 実習 音声合成と人工無脳(しゃべる人工無脳)

第5章 知識表現
5.1 意味ネットワーク
5.2 スクリプト
5.3 プロダクションルール
5.4 会話応答システムにおける知識表現の利用(簡単なエキスパートシステムの実装)

第6章 学習
6.1 暗記に基づく学習
6.2 帰納的学習と強化学習
6.3 ニューラルネットワーク

第7章 深層学習
7.1 深層学習の技術
7.2 ニューラルネットを利用した人工無脳プログラム

第8章 対話エージェントの構成
8.1 感情のモデル
8.2 非言語的インタラクションのモデル

第9章 人工無脳から人工人格へ
9.1 知能とは何か
9.2 人工人格の構成

付録
A.1 Python処理系のインストール
A.2 第3章 gens2d.pyのソースリスト
A.3 第7章 backprop41.pyのソースリスト