授業科目名				担当教員
人工知能				鍋島　英知
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
263660	2	G	3	集中	(未登録)	(未登録)
［概要］
本講義では，人工知能の考え方，主要な概念と幾つかの技術について講義する．具体的な講義内容としては，IEEE/ACMが設定するモデルカリキュラムCC2001および情報処理学会のJ97の内容を大筋カバーする題材を取り上げる．なお本講義では「人工知能演習」と連携し，Javaとロボット教材による幾つかの人工知能プログラム（学習アルゴリズム）の構築を行う．<BR><BR><BR>カリキュラム中での位置付け：<a href="http:<BR>//www.cs.yamanashi.ac.jp/g/JABEE/curriculum/">Gコースのカリキュラム</a>
［具体的な達成目標］
・人工知能の概念，歴史，情報処理技術に占める位置づけ・重要性を理解させる．<BR>・問題解決，探索，知識表現および機械学習などの主要な項目の概念を理解させる．<BR>・Java を使い制約のある環境でのプログラミング方法論を理解させる（実際の開発は「人工知能論演習」で行う）．
［必要知識・準備］
本講義は「認知科学」（２年次前期）の知識を前提とする．また，「アルゴリズムとデータ構造」および「同演習」（２年次前期），「情報理論」（２年次前期），「プログラミングIII及び実習」（２年次後期）で学んだ知識が必要とされる．
［評価方法・評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：期末期  50  % 講義全体の内容の理解の程度と応用力を評価する．  2 試験：中間期  40  % 講義前半部分の内容の理解の程度と応用力を評価する．  3 小テスト／レポート  10  % データマイニングに関する理解の程度と応用力を評価する．
［教科書］
馬場口登，山田誠二, 人工知能の基礎, 昭晃堂, ISBN:478562048X
［参考書］
溝口理一郎，石田亨編, 人工知能, オーム社出版局, ISBN:4274132005 西田豊明, 人工知能の基礎, 丸善, ISBN:4621046462 新田克巳, 知識と推論, サイエンス社, ISBN:4781910084 Richard S.Sutton, Andrew G.Barto 著, 三上 貞芳, 皆川 雅章 訳, 強化学習, 森北出版, ISBN:4627826613 電気学会ＧＡ・ニューロを用いた学習法とその応用調査専門委員会　編, 学習とそのアルゴリズム, 森北出版, ISBN:4627827512
［講義項目］
第 1回　ガイダンスと人工知能概説<BR>第 2回　強化学習の基礎その１: 概要とQ-learning<BR>第 3回　強化学習の基礎その２: 演習<BR>第 4回　問題解決と探索その１（ブラインド探索）<BR>第 5回　問題解決と探索その２（ヒューリスティック探索、ゲーム木の探索）<BR>第 6回　知識表現とプランニング<BR>第 7回　前半のまとめと中間試験<BR>第 8回　機械学習：決定木学習その１<BR>第 9回　機械学習：決定木学習その２<BR>第10回　機械学習：遺伝的アルゴリズムとプログラミング<BR>第11回　機械学習：ベイズ学習<BR>第12回　データマイニングの基礎その１<BR>第13回　データマイニングの基礎その２<BR>第14回　機械学習演習<BR>第15回　後半とまとめと試験
［教育方法］
講義と演習の間で密接に連携して行う。
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
(未登録)
［その他］
(未登録)