人工知能（Artificial Intelligence）[4F73]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

授業のねらいおよび達成目標は、以下のとおりです：
○様々な応用システムの基盤技術となっている『人工知能』について、基礎知識を習得する
○人工知能の全体像と到達点を理解する
　・知識表現、知識利用、知識獲得　の各項目に重点をおきます
○人工知能分野における最近のトピックスを把握する

＜授業計画及び準備学習＞

1. ガイダンス、人工知能とは　問題解決概論
　準備学習：人工知能に関する自らが持つ知識および考え方を整理しておくこと
2. 問題解決
　準備学習：該当する教科書の単元を読んで概要を理解しておくこと（以下13回まで同様）
3. 探索（ブラインド探索）
4. 探索（ヒューリスティック探索）
5. 知識表現（プロダクションルール）
6. 知識表現（セマンティックネット、フレーム、命題論理）
7. 知識表現（命題論理、述語論理）
8. 推論（論理的帰結、証明、導出原理：命題論理）
9. 推論　（導出原理：述語論理、単一化）
10. 推論（論理プログラミング）
11. 機械学習（帰納学習）
12. 機械学習（演繹学習、強化学習、事例学習）
13. 進化的計算
14. メディア処理・検索
　準備学習：複数ポータルサイトのマルチメディア検索機能を利用し、その得失について整理しておくこと。
15. 学習成果の確認（試験）
　準備学習：13回までの総復習を行うこと。特にレポート課題に関して再確認しておくこと

＜成績評価方法及び水準＞

○評価点：100点満点　とし、授業聴講状況・授業後のレポート課題・定期試験で総合評価をします。
　・授業聴講状況：20%
　　ただし事前に正当な理由なく3回以上欠席した学生は履修放棄とみなし成績評価を行いません。
　・レポート課題評価：40%（全レポート評価を累積します）
　　課題提出は、次回授業開始時までに行って下さい。
　　講義・理論に則り自らの考えで課題解決しているかを重要視します。
　・定期試験（最終回）：40%
　　人工知能に関する基礎知識習得状況を確認します。
　・総合評価60点以上の者に単位を認めます。

＜教科書＞

「人工知能の基礎」
情報系教科書シリーズ第15巻
馬場口登　山田誠二　共著
昭晃堂

「新　人工知能の基礎知識」
太原育夫　著
近代科学社

＜参考書＞

「人工知能概論（第2版）コンピュータ知能からWeb知能まで」
荒屋真二　著
共立出版

＜オフィスアワー＞

教室および非常勤講師室

＜備考＞

担当者及び上記内容は変更の可能性あり。詳細は当日説明する。

このページの著作権は学校法人工学院大学が有しています。 Copyright(c)2012 Kogakuin University. All Rights Reserved.