1. 学習メソッド
1.1. 教師あり
1.1.1. 分類問題
1.1.2. 回帰問題
1.2. 教師なし
1.2.1. 本質的構造の炙り出し
1.3. 強化学習
1.3.1. マルコフ決定過程
1.3.2. 動物計画法
2. 活用タイプ
2.1. 識別系AI
2.1.1. 物,顔識別
2.1.1.1. 無人コンビニ
2.1.1.1.1. コンビニクライシス
2.1.1.2. AIセキュリティーシステム
2.2. 予測系AI
2.2.1. 気象予測AI
2.2.1.1. ナウキャスティング
2.2.2. 渋滞予測機能付きカーナビ
2.3. 会話系AI
2.3.1. AIダンジョン
2.4. 実行系AI
2.4.1. 産業管理
2.4.1.1. セキュリティ問題
3. 現在のAI
3.1. AIにできること
3.1.1. 高度演算
3.1.2. 簡単なコミュニケーション
3.1.2.1. 生物の不完全な模倣
3.1.3. データの高速処理
3.2. AIにできないこと
3.2.1. 概念の想像
3.2.1.1. 概念の理解
3.2.2. 高度な自立思考
4. 分類
4.1. 機械学習
4.1.1. 検索エンジン
4.1.1.1. ロボット型検索エンジン
4.1.1.2. ディレクトリ型検索エンジン
4.1.1.3. メタ検索エンジン
4.1.2. 自然言語処理
4.1.3. ディープランニング
5. 歴史
5.1. 第一次AIブーム
5.1.1. 自然言語
5.1.1.1. 意味ネットワーク
5.1.1.2. ELIZA
5.1.1.2.1. 人工無脳
5.1.1.3. STUDENT
5.1.2. 手段目標分析
5.1.2.1. バックトラッキング
5.1.3. 組合せ爆発
5.1.3.1. 多項式的増大
5.2. 第二次AIブーム
5.2.1. 知識表現（推論を導けるような知識の表現）
5.2.2. エキスパートシステム
5.2.2.1. 知識工学
5.2.3. 知識革命
5.2.3.1. 知識ベース
5.2.3.1.1. 知識の組織化
5.2.3.1.2. ナレッジマネジメント
5.3. 第三次AIブーム
5.3.1. シンギュラリティ
5.3.1.1. 第4次産業革命
5.3.1.2. ムーアの法則
5.3.1.3. 2045問題
5.3.1.3.1. 人間の存在価値
5.3.2. コネクショリズム
5.3.3. ビッグデータ
5.3.4. 大規模ディープランニング
5.3.4.1. 人工知能
5.3.4.1.1. 自己進化
5.3.4.2. 第三人工知能ブーム