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

詳細目次

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