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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.


カリキュラム中での位置付け:Gコースのカリキュラム
[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.
・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.
・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]
  1. 馬場口登,山田誠二, 人工知能の基礎, 昭晃堂, ISBN:478562048X
[参考書]
  1. 溝口理一郎,石田亨編, 人工知能, オーム社出版局, ISBN:4274132005
  2. 西田豊明, 人工知能の基礎, 丸善, ISBN:4621046462
  3. 新田克巳, 知識と推論, サイエンス社, ISBN:4781910084
  4. 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
  5. 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
第 2回 強化学習の基礎その1: 概要とQ-learning
第 3回 強化学習の基礎その2: 演習
第 4回 問題解決と探索その1(ブラインド探索)
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)
第 6回 知識表現とプランニング
第 7回 前半のまとめと中間試験
第 8回 機械学習:決定木学習その1
第 9回 機械学習:決定木学習その2
第10回 機械学習:遺伝的アルゴリズムとプログラミング
第11回 機械学習:ベイズ学習
第12回 データマイニングの基礎その1
第13回 データマイニングの基礎その2
第14回 機械学習演習
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]
《コンピュータ・メディア工学科 情報メディアコース》
(A) マルチメディア情報ネットワーク技術に習熟した情報処理技術者としての基盤となる基礎的素養及び基礎的スキルを修得する。
(E) 情報化社会における要求に対して問題分析を行い、専門的知識に基づく創意工夫によってそれを解決するまでの問題発見デザイン能力を修得する。
(G-3)コンピュータヒューマンインタフェースを開発構築する基礎的技術
[その他]
(未登録)