第一段階：数学とプログラミングの基礎

AIMA: Artificial Intelligence: A Modern Approach プロジェクト詳細

プロジェクト概要

Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA) は、Stuart J. Russell と Peter Norvig によって執筆された、人工知能分野における権威ある教科書です。「世界で最も人気のある人工知能教科書」と呼ばれ、人工知能分野の標準的な教材と見なされています。

プロジェクトの特徴

• 権威性: 最も権威があり、最も広く使用されているAI教科書で、1500以上の学校で採用されています。
• 包括性: 2023年現在、世界中の1500以上の大学で使用されており、Google Scholar で 59,000 回以上引用されています。
• 適用性: 学部生向けですが、大学院レベルでも使用できます。

第四版の内容構成

I. 人工知能の基礎

• 第1章: Introduction（紹介）
• 第2章: Intelligent Agents（知的エージェント）

II. 問題解決

• 第3章: Solving Problems by Searching（探索による問題解決）
• 第4章: Search in Complex Environments（複雑な環境における探索）
• 第5章: Adversarial Search and Games（敵対的探索とゲーム）
• 第6章: Constraint Satisfaction Problems（制約充足問題）

III. 知識、推論、計画

• 第7章: Logical Agents（論理エージェント）
• 第8章: First-Order Logic（一階述語論理）
• 第9章: Inference in First-Order Logic（一階述語論理における推論）
• 第10章: Knowledge Representation（知識表現）
• 第11章: Automated Planning（自動計画）

IV. 不確実な知識と推論

• 第12章: Quantifying Uncertainty（不確実性の定量化）
• 第13章: Probabilistic Reasoning（確率推論）
• 第14章: Probabilistic Reasoning over Time（時間経過に伴う確率推論）
• 第15章: Probabilistic Programming（確率的プログラミング）
• 第16章: Making Simple Decisions（単純な意思決定）
• 第17章: Making Complex Decisions（複雑な意思決定）
• 第18章: Multiagent Decision Making（マルチエージェント意思決定）

V. 機械学習

• 第19章: Learning from Examples（事例からの学習）
• 第20章: Learning Probabilistic Models（確率モデルの学習）
• 第21章: Deep Learning（深層学習）
• 第22章: Reinforcement Learning（強化学習）

VI. 通信、知覚、行動

• 第23章: Natural Language Processing（自然言語処理）
• 第24章: Deep Learning for Natural Language Processing（自然言語処理のための深層学習）
• 第25章: Computer Vision（コンピュータビジョン）
• 第26章: Robotics（ロボティクス）

VII. 結論

• 第27章: Philosophy, Ethics, and Safety of AI（AIの哲学、倫理、安全性）
• 第28章: The Future of AI（AIの未来）

配布リソース

オンラインリソース

• 公式サイト: https://aima.cs.berkeley.edu/
• 練習問題: https://aimacode.github.io/aima-exercises/
• コード実装: https://github.com/aimacode

コード実装

プロジェクトは、さまざまなプログラミング言語でのアルゴリズム実装を提供します。

• Python: aima-python
• Java: aima-java
• Common Lisp: aima-lisp
• JavaScript: aima-javascript

教育リソース

• 疑似コード: PDF形式のアルゴリズム疑似コードを提供
• 図表: PDF形式の書籍内のすべての図表を提供
• 教師用リソース: 教師向けに特別に提供される教育リソースページ
• 練習問題の解答: オンラインインタラクティブ練習システム

バージョン情報

• 第四版 (2020): 最新バージョン、深層学習などの現代的なAI技術を含む
• 第三版 (2009): クラシックバージョン
• 第二版 (2003): 初期バージョン
• 第一版 (1995): オリジナルバージョン

使用範囲

この教科書は、以下のような用途で広く使用されています。

• 学部人工知能コース
• 大学院AIコース
• AIの自習用参考資料
• 産業界のAI実務者のための参考マニュアル

特徴まとめ

1. 理論と実践の組み合わせ: 理論的基礎とコード実装の両方を提供
2. 包括的な内容: AIのすべての主要分野を網羅
3. 継続的な更新: AI技術の発展に追いつく
4. 教育に優しい: 豊富な教育リソースと練習問題を提供
5. 多言語サポート: アルゴリズム実装は複数のプログラミング言語をサポート