2014年度工学院大学 情報学部情報デザイン学科
人工知能(Artificial Intelligence)[3B24]
2単位 椎塚 久雄 非常勤講師 [ 教員業績 JP EN ]
- <学位授与の方針>
◎ | 1. 基礎知識の習得 | | 2. 専門分野知識の習得 | | 3. 汎用的問題解決技能 | | 4. 道徳的態度と社会性 | | 5. 創成能力 |
- <授業のねらい>
- この授業では、情報デザイン学科の学生にとって有用となるような人工知能の講義を行う。人工知能とは何かということからスタートして、問題解決の対象となる領域に関する専門知識やその分野での専門家がもつ経験的知識を形式化することにより、人間と同じような知識的問題解決能力を示す知的情報処理システムを実現するための方法論および具体的な方法について学ぶ。
この講義の特徴としては、推論(演繹、帰納、アブダクション)を理解することを中心にして、さらに「ソフトコンピューティング」の分野を解説し、あいまい情報処理(ファジィ理論等)をはじめとして、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズム等についても例題を用いながら、最近の話題も含めて分かりやすく解説する。
- <受講にあたっての前提条件>
- 人工知能とは何かについて、ネットなどで調べておくと、授業が楽しくなります。
- <具体的な到達目標>
- 人工知能の基礎的概念が分かれば、なぜ人工知能が生まれてきたのかを理解できるでしょう。
- <授業計画及び準備学習>
- 1.人工知能とは何か
2.人間と機械の関係の確立 3.知能システムのフレームワーク 4.情報デザインと人工知能 5.記号論理(AI)の意味するところ 6.知識の表現と利用/フレームと黒板モデル 7.プロダクションシステムとルールベースエキスパートシステムの動作原理 8.推論(演繹、帰納、アブダクション)の基礎 9.認知科学と人工知能 10.前向き推論と後ろ向き推論 11.2値論理からファジィ推論へ 12.ファジィ情報処理の基本原理 13.遺伝的アルゴリズム(GA)の基礎 14.遺伝的アルゴリズム(GA)の応用と具体例 15.人工知能とソフトコンピューティング技術
- <成績評価方法及び水準>
- 評価の比率は次のとおりです。
定期試験:60 レポート:20 授業への参加度:20
- <教科書>
- 特に指定しない。必要に応じて資料を配付する。
- <参考書>
- 必要ならば、参考となる書籍等を授業の中で紹介する。
- <オフィスアワー>
- 授業の終わった後、あるいはメール(shiizuka@cc.kogakuin.ac.jp)で連絡して下さい。
- <学生へのメッセージ>
- 嫌いなところを補うより、好きなことを伸ばしましょう!
- <参考ホームページアドレス>
- http://www.ns.kogakuin.ac.jp/~wwc1013/
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