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授業科目名
担当教員
知的システム演習
服部 元信/福本 文代
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
TCS320 1 CS,G 3 後期 III
[概要]
人工知能に関する概念と技術について、実際にプログラミングを行い演習課題に取り組むことにより学習する。授業の2/3において、シミュレーターとロボットを用いた演習を通して機械学習手法について体験的に習得する。残り1/3では、大量の言語データを扱うための自然言語処理技術について習得する。この授業は、講義「知的システム I」および「知的システム II」に対する演習科目という位置付けにある。
[具体的な達成目標]
1.人工知能に関する応用問題について演習を通して体験的に学習する。<BR>2.知的問題解決手法としての機械学習の概念とプログラミング方法論について修得する。<BR>3.自然言語処理で用いられる基本的な考え方と技術を習得する。
[必要知識・準備]
対象学生は、計算機の使い方(特に、Linuxオペレーティングシステム上の代表的なソフトウェアの使い方)を修得済みであること。<BR>また、本授業は、講義「知的システムI」と「知的システムII」の演習であるため、それらを履修申告済みか、既に履修済みであること。
[評価方法・評価基準]
No評価項目割合評価の観点
1小テスト/レポート 100  %上記達成目標1、2、3により評価する。 
[教科書]
(未登録)
[参考書]
  1. 新田克己, 人工知能概論, 培風館, ISBN:4563033545
  2. 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, 学習とそのアルゴリズム, 森北出版, ISBN:4627827512
  3. 伊藤一之, ロボットインテリジェンス, オーム社, ISBN:4274203980
  4. 長尾真 編, 岩波講座ソフトウェア科学15 自然言語処理, 岩波書店, ISBN:9784000103558
  5. 奥村学, 自然言語処理の基礎, コロナ社, ISBN:9784339024517
[講義項目]
第1回.迷路を解くプログラム<BR>第2回.機械学習手法で迷路を解くプログラム<BR>第3回.シミュレーター上での、ライントレーサーの製作<BR>第4回.シミュレーター上での、機械学習版ライントレーサーの製作 <BR>第5回.色センサーを併用したライントレーサーの製作<BR>第6回.ロボットモデルの製作<BR>第7回.プログラムの移植とセンサー類の動作確認<BR>第8回.ライントレーサーロボットの試行<BR>第9回.ライントレーサーロボットコンテスト<BR>第10回.コンテストとまとめ<BR>第11回.自動推薦プログラム<BR>第12回.コーパスに基づく語彙表の利用<BR>第13回.テキスト解析器の利用法<BR>第14回.非規範的な文章の自動解析<BR>第15回.素性ベクトルの構築
[教育方法]
本授業の前半では、コンピュータとレゴロボットを使用して演習を行う。後半では、コンピュータを用いて演習を行う。<BR>授業に先立ち、受講者は、事前に公開されている配布資料と説明動画を閲覧することにより、次回の演習内容および課題について理解する。授業では、受講者は、配布資料において指示されたプログラミングの課題に取り組む。担当教員とティーチングアシスタントは、授業中に巡回し、受講者からの質問に随時答える。
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応]
(未登録)
[その他]
本授業では、山梨大学 e-Learning システム(Moodle)を使用します。<BR>http://moodle.yamanashi.ac.jp/