探索と推論：迷路を解くように答えをさがす

第一次人工知能ブームを支えた探索と推論の考え方を学びます。基礎層では、問題を探索木という状態の枝分かれに置きかえ、初期状態から目標状態への道をさがすという大枠を迷路とハノイの塔の例でつかみます。深掘り層では、幅優先と深さ優先のトレードオフ、ゲーム木と評価関数による読み合いの手法、ランダムな試行で手を見積もるモンテカルロ法と発展の手法まで説明できるようになります。