計算知能（k）[2B13]

＜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

＜授業のねらい＞

主に離散モデル化された数理問題に対して開発された、論理的な人工知能の手法、および、ヒューリスティックなアルゴリズムを用いた様々なソフトコンピューティング手法について学び、機械学習などの統計的手法との関連性を知る。探索、推論のため開発された従来の人工知能の方法と、準最適な解を高速に導くアルゴリズムとして提案されている遺伝的アルゴリズム、群知能などの方法の性質と適用事例を学ぶ。

＜受講にあたっての前提条件＞

特になし

＜具体的な到達目標＞

・人工知能による探索、推論を理解している。
・遺伝的アルゴリズムを理解している。
・群知能、集合学習を理解している。

＜授業計画及び準備学習＞

１． 問題の離散モデル化と人工知能、計算知能
２． 探索木、幅優先探索、深さ優先探索
３． 枝刈り、α-βカット
４． 経路探索問題とA*アルゴリズム
５． If-Thenルール推論
６． ファジィ推論
７． 確率的推論
８． 組み合わせ最適化問題と遺伝的アルゴリズム
９． 対話型遺伝的アルゴリズム、多目的遺伝的アルゴリズム
１０． 確率的推論と遺伝的アルゴリズムの違い
１１． 粒子群最適化
１２． 弱学習器による集合学習
１３． 計算知能と2045年問題
１４． 知能ロボットとディープラーニング
１５． 実力の確認と講評

＜成績評価方法＞

試験により評価する。

＜教科書＞

資料を配布する。

＜参考書＞

大村平、改訂版人工知能(AI)のはなし、日科技連

大村平、改訂版ORのはなし、日科技連

金森敬文、畑埜晃平、渡辺治、ブースティング―学習アルゴリズムの設計技法―（知能情報科学シリーズ）、森北出版

Z.-H. Zhou、アンサンブル法による機械学習―基礎とアルゴリズム―、近代科学社

＜オフィスアワー＞

水曜4限に1556室にて対応可能です。

＜学生へのメッセージ＞

講義ではごく基本的なことだけしか話せません。参考書に指定した書籍の他、多くの書籍を読み込んでください。