人工知能（Artificial Intelligence）[4F71]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

○様々な応用システムの基盤技術となっている「人工知能」に関する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
○人工知能の学習を通じて，改めて人間の思考について考察する

＜授業計画及び準備学習＞

1. ガイダンス，人工知能とは
2. コンピュータ科学基礎
3. 問題解決
4. 探索（ブラインド探索）
5. 探索（ヒューリスティック探索）
6. 知識表現1（知識ベースシステム，知識の分類）
7. 知識表現2（プロダクションルール，セマンティックネット，フレーム，形式論理）
8. 論理1（命題論理）
9. 論理2（述語論理）
10. 推論1（演繹的推論，非演繹的推論）
11. 推論2（導出）
12. 機械学習1（帰納学習，演繹学習，強化学習，事例学習）
13. 機械学習2（進化的計算，ニューラルネットワーク）
14. まとめ
15. レポート試験

＜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・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5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．
　・小テスト（レポート課題）評価：30%（全課題評価を累積します）
　　講義中，小テストまたはレポート課題を3回実施します．
　　小テストは講義終了まで，レポート課題は次回授業開始時までに提出して下さい．
　　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．
　・レポート試験（最終回）：50%
　　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

＜参考書＞

「新　人工知能の基礎知識」
太原育夫　著
近代科学社

＜オフィスアワー＞

授業前30分

＜学生へのメッセージ＞

オフィスにはあまり居ませんが，質問等は随時，授業で示すeメールアドレスで受け付けます．

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