授業科目名				担当教員
人工知能論				大渕　竜太郎
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
273001 F	2	F過年度生	4	集中	(未登録)	(未登録)
［概要］
本科目は，「環境を知覚し，それに基づいて行為を行う知的エージェント」であるところの人工知能を実現する方法について，最新の知見を交えて解説する．知的エージェントは，例えば，「盤面を知覚し，最善の指し手を高速に探索してチェスを指すプログラム」であったり，「買い主のかわいがり方（えさのやり方や遊ばせ方）を知覚し，複雑な「性格」に育って行く仮想ペット」であったり，あるいは「溶鉱炉の温度・圧力および粗鋼の流入量を知覚して鋼鉄精練用の燃料や触媒を投入するエキスパートシステム」であったりする．知的エージェントは，独立に，あるいはエージェント同士が協調して問題解決に当たるが，さらに，人とエージェントが密に協調して作業を行うこともある．後者の場合，人の持つ知覚や知的能力を知的エージェントが補助することになる．<BR>本科目ではまず，人工知能とは，知的エージェントとは何かを考える．ついで，知的エージェントを実現するのに用いられる重要な技法や概念である，探索，述語論理による推論，プランニング，学習，不確実な知識の利用と確率的推論などについて述べる．次に，知的エージェントが実世界を知覚し，実世界に働きかけるために必要な自立型ロボットについて延べ，さらに人が知的エージェントとより密に協調するための拡張現実あるいは実世界指向インタフェースについて紹介する．
［具体的な達成目標］
＊世の中でどのような人工知能的技術が使われているか理解すること．<BR>＊人工知能研究の成果であるが一般的な技術となった探索や人工神経網などの手法を知り，与えられた問題を解くために，これらの手法用いるべきか否かを判断できること．
［必要知識・準備］
本科目を履修するに当たって，少なくとも「プログラミング入門」，「情報数学基礎」，「およびアルゴリズムとデータ構造（とその演習）IおよびII」，の各科目を履修済みであることが望ましい．
［評価方法・評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：定期試験  40  % 主に，エキスパートシステム，人工神経網，学習アルゴリズム，パターン認識，などの内容を問う．  2 試験：中間試験  30  % 人工知能とは，問題解決，探索による問題解決，論理と推論，などの内容を問う．  3 小テスト／レポート課題  30  % 実際に問題を解くなどして理解を深めてもらう．
［教科書］
溝口 理一郎 (編集)，石田 亨 (編集), 新世代工学シリーズ 人工知能, ISBN:4274132005, (オーム社)
［参考書］
講義にそって随時紹介する．
［講義項目］
１．人工知能とは<BR>　　２．問題の定式化と解決<BR>　　４．探索による解決<BR>　　５．ヒューリスティックを用いた探索<BR>　　６．ゲーム木の探索<BR>　　７．知識主導エージェント<BR>　　８．論理的推論<BR>　　９．エキスパートシステム<BR>　１０．学習と人工神経網<BR> １１．パターン認識<BR>　１２．自然知能と人工知能のインタフェース<BR>　１３．拡張現実インタフェース<BR>　１４．予備日
［教育方法］
人工知能の技術が世の中でどう使われているか，など，学ぼうとする技術に興味がもてるような講義を行いたい．
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
本年度，過年度生向けにのみ開講されている科目である．JABEEプログラムとの関連は無い．
［その他］
(未登録)