人工知能（Artificial Intelligence）[4F71]

＜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＞

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，論理・推論，機械学習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

＜受講にあたっての前提条件＞

特にありません

＜具体的な到達目標＞

○人工知能の応用例歴史について把握し，現代社会での適用分野や課題について理解できる
○人工知能の基本となる情報学の基礎，探索，知識表現，論理・推論，機械学習について概念と簡単な実例を理解できる
○人間と計算機との違い，得意・不得意について考察し，言及できる

＜授業計画及び準備学習＞

下記の計画に従って進行します．
講義中，小テストまたはレポート課題を全体で3回実施します．
これらは，実施の次の講義において解答の提示と解説を実施するとともにキューポート等にも掲示します．

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，ヒューリスティック探索）
5. 知識表現1（知識ベースシステム，知識の分類）
6. 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）
7. 論理1（命題論理）
8. 論理2（述語論理）
9. 推論1（演繹的推論，非演繹的推論）
10. 推論2（導出）
11. 言語処理（テキスト処理，自然言語処理）
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＞

指定教科書なし．資料を電子的に配布致します．

＜参考書＞

田中徹，難波美帆 著，「頭脳対決！棋士 vs. コンピュータ」，新潮文庫

小高知宏　著，「はじめてのAIプログラミング」，オーム社

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

太原育夫　著，「新　人工知能の基礎知識」，近代科学社

＜オフィスアワー＞

講義時間の30分前には講師控室にいます

＜学生へのメッセージ＞

できるだけ具体的な実例を挙げながら，また，時折，クイズ形式で講義内容にかかわる練習問題を出しながら，ここ数年注目を集めている人工知能への理解を深めていくよう講義を進めます．