内容紹介：★★その直感、じつに合理的ですニャ（＝＾・・＾＝）★★状態空間問題や探索アルゴリズムを初歩から学ぼう！ネコちゃんのイラストで抽象概念もイメージできる！直感（ヒューリスティック）を活用し、合理的に最適解を導く探索手法「ヒューリスティック探索」。その理論背景からアルゴリズム、Ｐｙｔｈｏｎ実装までを体系的に解説！応用例として、ゲーム木探索、自動行動計画問題、大規模言語モデル（ＬＬＭ）における探索手法も解説。【おもな内容】第１章　人工知能とヒューリスティック探索第２章　状態空間問題第３章　情報なし探索第４章　ヒューリスティック探索第５章　グラフ探索のためのデータ構造第６章　時間・空間制限下のヒューリスティック探索第７章　ゲーム木探索第８章　自動行動計画問題第９章　大規模言語モデル（ＬＬＭ）によるテキスト生成
機械学習もいいけど探索もやってみニャい？直感（ヒューリスティック）を活用する“合理的な探索手法”が理解できる！擬似コードとＰｙｔｈｏｎコード例から、探索アルゴリズムと実装の処理が一目瞭然！応用例として、ゲーム木探索、自動行動計画問題、ＬＬＭによるテキスト生成を解説！
もくじ情報：第１章　人工知能とヒューリスティック探索；第２章　状態空間問題；第３章　情報なし探索；第４章　ヒューリスティック探索；第５章　グラフ探索のためのデータ構造；第６章　時間・空間制限下のヒューリスティック探索；第７章　ゲーム木探索；第８章　自動行動計画問題；第９章　大規模言語モデル（ＬＬＭ）によるテキスト生成

陣内　佑(ジンナイ　ユウ)
株式会社サイバーエージェントＡＩ　Ｌａｂリサーチャー。２０１７年３月、東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修士課程修了。理化学研究所革新知能統合研究センターテクニカルスタッフ、英国Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｃａｍｂｒｉｄｇｅインターン、米国ブラウン大学コンピュータ科学専攻Ｐｈ．Ｄ．ｓｔｕｄｅｎｔを経て、２０２０年４月より株式会社Ｌｉｌｙ　ＭｅｄＴｅｃｈにてリサーチエンジニアを務める。２０２３年６月より現職（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）