知識情報システム学特別講義

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
知識情報システム学特別講義
Special Topics in Knowledge and Information Systems
B100460001 2 3 前期授業 専門科目 AKOIN3249-J1 割外 B4-西K-401 池田 満・他

授業目標

 情報工学分野の最近の技術的な話題についてより専門的かつ実際的な理解を深める。講義対象分野についての最新情勢を把握する。
 具体的には、まず、人の思考と人工知能に関して、人の思考をモデル化する手法と人工知能の基礎について学び、それらを対比することを通じて、人工知能の特徴と限界について考えるための知識を習得する。さらに、最近の研究成果を概観し、社会における人工知能の役割について自分の考えを適切に説明する知識と能力を習得する。
 次に、情報システム関連技術として、コンピュータビジョンやマルチエージェントシミュレーション、ロボットなどの最先端の研究動向を把握する。
 さらに、情報ネットワーク関連技術として、無線LANやアドホックネットワーク等に関する基礎と最新研究開発動向を把握する。

参考書

講師により適宜資料を用意もしくは指示する。

授業時間外の学習(準備学習等について)

 全体を通じて、専門分野に関する論文やニュースを、適宜、収集しておくことが望ましい。
 人の思考と人工知能に関しては、講義開始前に、最近の人工知能に対する社会の期待・不安についての一般向けの記事などを読むなどして、人工知能についての自分なりの考えをまとめておくことが望ましい。講義中および講義後にも、講義内容を理解するだけではなく、独自の視点で自分の考えを整理することが望ましい。
 情報システム関連技術に関しては、コンピュータビジョンの基礎技術を備えておくことが望ましい。
 情報ネットワーク関連技術に関しては、無線LANの基礎技術を備えておくことが望ましい。

授業の概要

 先進研究開発者である非常勤講師から、知能情報工学分野の最近の話題について講義を受け,この分野についての最新情勢を把握する。
 まず、人の思考と人工知能に関して、社会における人工知能の役割がますます重要になってきている。技術として人工知能を適切に活用するためには、人工知能の特徴・将来展望・限界について考える力を身につける必要がある。本講義では、そのための、基礎となる知識と考え方について、小演習と実例の紹介を交えながら講義する。
 次に、情報システム関連技術に関して、これまでに行ってきたコンピュータビジョンやマルチエージェントシミュレーション、ロボットなどの実応用の研究例を通して研究テーマの設定方法や、具体的な課題解決法などを紹介していく。
 最後に、情報ネットワーク関連技術に関して、情報化社会や防災インフラに不可欠な無線通信を基盤とする、無線LAN、アドホックネットワーク、DTN(Delay Tolerant Networking)技術等の基礎知識と課題について講義する。

授業計画

第1回 月日()コマ 担当:大西
人の流れの計測と応用に関する研究例の紹介
準備学習等
第2回 月日()コマ 担当:大西
マルチエージェントシミュレーションによる人の流れの予測と応用に関する研究例の紹介
準備学習等
第3回 月日()コマ 担当:大西
人と接するロボットのシミュレーションに関する研究例の紹介
準備学習等
第4回 月日()コマ 担当:大西
人と接するロボットの動作生成に関する研究例の紹介
準備学習等
第5回 月日()コマ 担当:山垣
無線LANの規格やその仕組みを紹介
準備学習等
第6回 月日()コマ 担当:山垣
無線端末のみで構成されるアドホックネットワークを紹介
準備学習等
第7回 月日()コマ 担当:山垣
不安定なアドホックネットワーク環境でも信頼性の高いデータ転送
を実現するDTNを紹介
準備学習等
第8回 月日()コマ 担当:山垣
無線LANやDTNに関する研究開発事例を紹介
準備学習等
第9回 月日()コマ 担当:池田
思考の形式化(1):自然演繹法と導出原理
準備学習等
第10回 月日()コマ 担当:池田
演習(1):自然演繹法と導出原理
準備学習等
第11回 月日()コマ 担当:池田
思考の形式化(2):演繹的推論と帰納的推論
準備学習等
第12回 月日()コマ 担当:池田
思考の形式化(3):問題分割法・合理的思考
準備学習等
第13回 月日()コマ 担当:池田
演習(2):問題分割法・合理的思考
準備学習等
第14回 月日()コマ 担当:池田
人工知能研究の歴史と展望
準備学習等
第15回 月日()コマ 担当:池田
社会と人工知能
準備学習等

成績評価

各講師により適宜課されるレポートにより総合的に評価する。