知識工学（Knowledge Engineering）[4175]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

・コンピュータ処理における「知識」（データ）の重要性
・表現形式の確立していない知識の表現方法（データ構造）
・探索と推論の基礎的な方法

について理解する。

＜授業計画及び準備学習＞

1．イントロダクション
2〜4．論理と推論
　　推論とは
　　　演繹推論
　　　命題論理と述語論理
　　反駁原理
　　　論理型言語Prolog
　　一階述語論理を超える推論
　　ルールベースシステム
5〜7．探索問題
　　探索木
　　　縦型探索と横型探索
　　　反復深化法
　　コストつき探索
　　　距離とコスト
　　　山登り法、最良優先法、A*法
　　ゲーム木の探索
　　　ゲーム木
　　　Min-Max法、α-β法
8〜11．機械学習
　　機械学習とは
　　ベイズの定理とその応用
　　　条件付確率、ベイズ推定、単純ベイズ分類器
　　決定木
　　　決定木とは、情報量、ID3アルゴリズム
　　クラスタリング
　　　階層的クラスタリングのいろいろな方法
　　　非階層的クラスタリング、K平均法
12〜14．知識表現とオントロジー
　　　知識表現
　　　　意味ネットワーク
　　　　フレームとスクリプト
　　　　XML言語と知識表現
　　　　UML
　　　オントロジーとSemantic Web
　　　　タクソノミーとオントロジーとシソーラス
　　　　Semantic Web
15．総合復習と成果確認

＜成績評価方法及び水準＞

試験(50点満点)とレポート1回（50点満点）
合計で60点以上を合格とする。
　　

＜教科書＞

特に指定しない

＜参考書＞

松本一教ほか「人工知能 (IT Text)」オーム社
西田豊明「人工知能の基礎」丸善
木下哲夫「人工知能と知識処理」昭晃堂
太原育夫「人工知能の基礎知識」近代科学社

＜オフィスアワー＞

メールでアポイントメントを取ってください(情報科学センターのID：jt13142）

＜学生へのメッセージ＞

受講者は
・情報数学I（1年前期）
・コンピュータ科学序論（1年前期）
・データ構造とアルゴリズム（1年後期）
の内容を理解していることを前提とします。

＜備考＞

夏休み中に改訂の可能性がありますので、受講希望者は後期開始直前にシラバスの再確認をしてください

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