後ろ向き推論、不確実性推論、CF値の計算方法を解説。AI推論エンジンの仕組みや医療診断システムへの応用を詳述します。

マイシンは不確実性推論とWHY/HOWコマンドで推論プロセスを説明可能。医療診断AIの先駆けとして髄膜炎診断を実現。

推論エンジンは前向き推論と後ろ向き推論を使い分け、医療診断や機械故障診断に応用。競合解消戦略で効率的に結論を導く。

感染症診断AI「マイシン」の開発は知識獲得が課題。ナレッジエンジニアによる抽象化と記号化が第2次AIブームを支えるも課題に。

マイシンはOAV表現と推論エンジンを活用した感染症診断AI。条件節・結論節でルールを記述し、確信度（CF値）で信頼性を評価。

スタンフォード大学で開発されたMYCINは、IF-THENルールを基盤に感染症診断を行うエキスパートシステム。推論エンジンや自然言語処理の課題を解説。

1970年代、AI研究の停滞期にスタンフォード大学HPPがエキスパートシステムを開発。MYCINやTEIRESIASなど実問題解決でAIの新方向性を示す。

第一次AIブームは記号主義AIとニューラルネットワークの限界により停滞期へ。デンドラルやXOR問題などの課題を詳述します。

ディープラーニングの起源「単純パーセプトロン」を解説。ニューラルネットワークの基本構造、重みと閾値の調整、AI分類モデルの進化を紹介。

第一次AIブームで開発されたシュードルとシェーキを解説。自然言語処理や行動計画、STRIPSなどロボットAIの原点を紹介します。

対話型AI「イライザ」の仕組みと歴史を解説。第一次AIブームの成果から、Siriなど現代AIシステムへの進化を詳述します。

AI探索を解説。盲目的探索（深さ優先探索・幅優先探索）やヒューリスティック探索、A*アルゴリズムの評価関数を紹介します。

AIの誕生とダートマス会議、第一次AIブームの歴史を解説。導出原理やGPS、Prolog、第五世代コンピュータの進展を紹介。

AIの歴史を振り返り、第1次～第3次AIブーム、人工知能の定義、記号主義やニューロコンピューティングなど方法論を解説します。

統計学の学習で統計量の計算体験を推奨。統計ソフト利用の基礎理解や復習方法を解説し、データ分析力を養います。

変数間の関連性分析を解説。クロス集計、独立性検定、相関係数、回帰分析、多重クロス集計、多変量解析を学べます。

社会統計学の講義構成を解説。変数の分布分析、母集団の推測、z検定やt検定など基本的な統計手法を学べます。

統計分析で膨大な社会調査データを要約し、賛否の分布や統計量を活用。情報化社会でデータ解読技術の重要性を解説。

社会統計学の基礎として、母集団推測、統計量分析、変数間の関連性を解説。データ分布と統計分析の重要性を学べます。

統計分析で賛否の集計や性別・年齢との関連性を検証。多変量分析手法や統計ソフト活用でデータを効果的に解読する方法を解説。

社会調査のデータ収集・整理法を解説。質問紙調査、変数と値の定義、自由回答の整理、統計データセットの構築が学べます。

社会統計学を通じ、統計データの活用法を学ぶ重要性を解説。データ読み取りスキル、調査結果の意義共有を重視。

社会統計学で保護者の年収と進学率の関係を分析。教育機会格差、データアーカイブ活用、統計分析の重要性を解説。

リトルワールドの展示形態を分類し、「ものに語らせる」と「もので語る」展示の対比を解説。文化人類学博物館としての役割や、国立民族学博物館との違いにも言及し、日本の展示文化の発展を探る。