人工知能（Artificial Intelligence）[4T06]

＜授業のねらい＞

１．人工知能の歴史を概観し、それがどのようなものであるのかを大まかに理解する
２．人工知能を構成するいくつかの要素技術について、その基礎を習得する
３．人工知能の学習を通じ、人間の思考について再考すると共に、両者の関係について考察する

＜受講にあたっての前提条件＞

特にありません。人工知能に関するニュースや解説記事などに目を通しておくことをお勧めします。

＜具体的な到達目標＞

１．人工知能とはどのようなものか、どのように活用されているのかについて大まかに理解できる
２．人工知能を構成する要素技術、中でも、探索、論理・推論、機械学習について、それらの基本的な性質を理解できる
３．人間と計算機との違いについて考察し、自分の言葉で言及できる

＜授業計画及び準備学習＞

下記の計画に従って進行します（全15回）。進行状況に応じて、順序や内容を一部変更する場合があります。
第１回　人工知能への導入
第２回 人工知能の歴史
第３回 探索(1)：問題解決、ブラインド探索
第４回 探索(2)：ヒューリスティック探索
第５回 探索(3)：ゲームにおける探索
第６回 論理(1)：命題論理
第７回 論理(2)：述語論理
第８回 推論(1)：演繹的推論、非演繹的推論
第９回 推論(2)：導出
第１０回 機械学習(1)：機械学習の基礎
第１１回 機械学習(2)：クラスタリング
第１２回 機械学習(3)：識別
第１３回 機械学習(4)：進化計算、強化学習
第１４回 機械学習(5)：パターン認識
第１５回 まとめ・レポート出題

＜成績評価方法＞

授講状況、演習課題（講義期間中に3回程度実施）、および、最終レポートに基づいて、100点満点で総合評価することとします。総合評価60点以上の者に単位を認めます。
◆授講状況（30%）：講義への参加状況により評価します。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。
◆演習課題[小テスト又はレポート]（30%）：講義期間中に小テストまたはレポートを3回出題します。小テストは講義終了まで、レポート課題は次回の授業開始時に提出して下さい。講義内容を踏まえて、自らの考えで解決・議論をしているかどうかを重視し、評価します。
◆最終レポート（40%）：講義最終回に出題します。講義内容の習得状況を確認すると共に、自らの考えで解決・議論をしているかどうかを重視し、評価します。

＜教科書＞

教科書はありません。電子的に資料を配布する予定です。

＜参考書＞

「イラストで学ぶ人工知能概論」　谷口忠大 著、講談社、2014年、2,600円＋税
「エージェントアプローチ 人工知能 第2版」　Stuart Russell、Peter Norvig 著（古川　康一　監訳）、共立出版、2008年、17,000円＋税

＜オフィスアワー＞

講義時間の30分前に講師控室にいます。

＜学生へのメッセージ＞

人工知能は、今最も注目を集めている技術の一つです。本講義では、特に人工知能がどのような技術によって構成され、どのように役立てられているのかについて理解を深めると共に、簡単な例題について考える時間を取りながら身に付くように進めていきます。