はじめに

1章　人工知能とは
人工知能とは
人工知能の歴史　—始まりと第1次ブームー
人工知能の歴史　—第2次ブームと第3次ブームー

2章　人工知能の種類
機械学習　—教師あり学習・教師なし学習・強化学習—
ニューラルネットワーク
ニューロンとシナプスのモデル
パーセプトロン
シナプスの結合強度の更新
バックプロパゲーション
線形分離
ヘブの学習則
ホップフィールドネットワーク
セルラニューラルネットワーク
リカレントニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク
ディープラーニング
遺伝的アルゴリズム
オートマトン
自然言語処理
オントロジー

3章　人工知能を搭載する応用分野
文字認識
画像認識　—googleの猫—
医療画像診断
顔認識
監視カメラ
会話ボット　—ELIZAからトロ・シーマンそしてSiri・パン田一郎へー
質問と回答　—Watson・銀行受付・ホテルフロント・東大入試—
外国語翻訳
文献要約
文章生成　—画像キャプションー
小説と絵画
エキスパートシステム
ビッグデータ・IoT・M2M・トリリオンセンサ
自動運転
ロボット

4章　人工知能を実現するハードウェア
ソフトウェア vs ハードウェア
GPUとFPGA
ニューロンとシナプス
ニューロンの回路
シナプスの素子と回路
ニューラルネットワークの回路
スパイクニューロン
カオスニューラルネットワーク
最新の開発状況

5章　人工知能の未来
人工知能のメリットとデメリット
人工知能と雇用
シンギュラリティ(技術的特異点)　—2045年問題—
クオリアと感情
こころと意識

まとめ

索引