ASAHIネット([URL] )のjouwa/salonからホットコーナー([URL] )に転載したものから。
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[URL]
石頭なコンピュータの眼を鍛える (丸善ライブラリー) (新書)
佐藤 真一 (著), 齋藤 淳 (著)
というのがありますね。
　画像認識の世界を、一般向けにわかりやすく解説したもののようですね。
　丸善にある目次などは、
[URL]
をどうぞ。

　いまのデジカメの顔認識がすごいので、こんなことにも使えると俺様が喝破
したのが、
[URL]
デジカメの顔認識はこう使え！
だ。よく、読むように。
　でさ、この前、デジカメを探しに行ったことを
[URL]
デジカメの動画における歪曲収差
で、書いたよね。
　そのときにあれこれデジカメを見たけど、１年経ったいまの顔認識は、もっ
とすごいのね。１０人くらい一度に認識するのね。ますます、イージスじゃん。＼(^O^)／
　それと、ペット認識というのがあって、ペットの顔まで認識するんだって。
やりすぎじゃねえか。
　人間の顔でも、犬顔、猫顔、猿顔、馬面など動物顔があるよね。
　ある人を撮影しようとしたら、人間の顔じゃなくて、ペットの顔として認識
されたら、チョー、ショックだろうな。
　昔、人面犬や人面魚が流行ったとき、妻が、犬面人、魚面人のほうが多いと
断言してたもんね。ペット認識で認識される人、多そうだね。

　本書の表紙に、副題「コーパスで人間の視覚にどこまで迫れるか」とありま
すね。
　コーパスとは、まあ、学習データです。コーパスで鍛えるというのは、統計
的な学習をするということです。
　これをテキストでやると、Googleがやっている、翻訳や日本入力などや、
Amazonのお薦めを提示するレコメントサービスなどあれやこれやのサービスに
なります。
　将棋の棋譜を学習させると、ボナンザ(Bonanza)など、コンピュータ将棋に
なります。機械学習の弱点については、いま、連載が載っている「将棋世界」
が面白いです。特に今年の３月号、４月号は、コンピュータ将棋の弱点がよく
出ている。とりわけ、４月号は、機械学習の弱点が出ています。

[URL]
将棋世界 2010年 03月号
[URL]
将棋世界 2010年 04月号

　パターン認識の定番が、PRMLこと
[URL]
パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測 (単行本)
C. M. ビショップ (著), 元田 浩 (翻訳), 栗田 多喜夫 (翻訳), 樋口 知之
(翻訳), 松本 裕治 (翻訳), 村田 昇 (翻訳)
[URL]
パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測 (単行本)
C. M. ビショップ (著), 元田 浩 (翻訳), 栗田 多喜夫 (翻訳), 樋口 知之
(翻訳), 松本 裕治 (翻訳), 村田 昇 (翻訳)
　目次などは、
[URL]
PRMLのサポートページ

　パターン認識は、
[URL]
わかりやすいパターン認識 (単行本)
石井 健一郎 (著), 前田 英作 (著), 上田 修功 (著), 村瀬 洋 (著)
もよさげ。

　AI(人工知能)のハンドブックの定番といえば、AIMA。最新版が