人工知能

科目名
Course Title
授業コード 単位数 配当年次 開講期間
Term
科目分類 ナンバリング
コード
曜日
コマ
教室 担当教員氏名
Instructor
人工知能
Artificial Intelligence
B100190001 2 3 前期授業 専門科目 AKAID3212-J1 金3 A5-105,オンライン(中百舌鳥キャンパス) 中島 智晴

オフィスアワー

火曜日 5コマ目

授業目標

人工知能を理解するための基礎知識を修得する.特に,計算機における問題とその解の表現法とそれに基づく推論法やその応用を修得する.具体的には,まず,記号処理に基づく知識表現と推論の方法を理解し,単純形式での知能情報処理方法を修得する.次に,機械学習に代表されるような,数値処理に基づく知識表現と推論の方法を理解し,パターン識別や回帰,その他における実装についての講義を受け専門的理解を深める.

教科書

人工知能の基礎 小林 一郎 (著)
出版社: サイエンス社
ISBN-10: 4781912176
ISBN-13: 978-4781912172

参考書

イラストで学ぶ人工知能概論 谷口忠大(著)
出版社: 講談社

授業時間外の学習(準備学習等について)

次回授業の内容を予告するので,あらかじめ教科書内の該当場所を読み予習する.
課題が与えられる場合,課題遂行のために教科書を読んだりコンピュータで作業する.

授業の概要

一般教養としての人工知能と,実践知識としての人工知能をできるだけ広く学び,今後の専門科目で深く掘り下げるための準備となる講義を心がける.特に実践知識としての人工知能については,個別課題やグループ課題を通して現状の人工知能の能力とその限界を把握し,今後の可能性について考察する機会を与える.
講義は教科書の内容把握を目的とする座学と,人工知能を実装するグループワークの二つに分けて行われる.グループワークの課題は,講義参加者の学習状況やプログラミングスキルなどを考慮して与えられる.
授業内容は期間中の学修状況を見ながら,示された授業計画の項目を入れ替えたり新しい項目を加える等,適宜変更される.

授業計画

第1回 オリエンテーション
序論
準備学習等 教科書第1章
第2回 問題解決,グループワーク課題提示 準備学習等 教科書第2章
第3回 系統的探索法と発見的探索法 準備学習等 教科書第3章
第4回 問題分解法とゲーム探索 準備学習等 教科書第4章
第5回 記号論理 準備学習等 教科書第5章
第6回 導出原理と論理プログラミング 準備学習等 教科書第6章
第7回 プロダクションシステム
グループワーク発表(1)
準備学習等 教科書第9章
第8回 知識の不確実性の取り扱い 準備学習等 教科書第10章 10.1節
第9回 機械学習(1) 準備学習等 教科書第11章
第10回 機械学習(2) 準備学習等 教科書第11章
第11回 発展:機械学習(1) 準備学習等 教科書第11章
第9回,第10回授業の復習
第12回 発展:機械学習(2) 準備学習等 教科書第11章
第9回,第10回授業の復習
第13回 遺伝的アルゴリズム 準備学習等 教科書第13章
第14回 発展:進化計算 準備学習等 教科書第13章
第13回授業の復習
第15回 グループワーク発表(2) 準備学習等 教科書第14章

成績評価

授業目標の達成度で成績評価を行う.

・授業で取り上げる各種手法について,教科書問題が解けること
・教員が与える課題に対して,授業で説明する手法やその他の関連手法を使って解決できること
が単位取得に必要である.

以下の方法で評価する.
(テスト)50%
(グループワーク)50%
上記を基本として授業への取り組み姿勢を加味し総合的に評価する.

備考(実務経験の活用を含む)

講義中に教員の許可なく講義室を入退室することを禁ずる.
講義中に教員の許可なく,教員が指定していない情報端末を使用することを禁ずる.
講義中に提示した資料や課題の取り組みについて,正当な理由なく趣旨に反する行為を禁ずる.
上記を破る者に対してテストの受験資格を認めず,かつグループワークの評価も行わない.