シラバス情報
|
教員名 ： 呉本 尭
|
授業コード
511016
オムニバス
科目名
人工知能
科目名（英語）
Artificial Intelligence
配当学年
3年
単位数
2.00単位
年度学期
2025年度春学期
曜日時限
水曜1限
対象学科
先_情報
コース
科目区分
専門科目
必選の別
選択科目
担当者
呉本 尭
教室
3-325
実務家教員担当授業
授業の目的と進め方
常に挑戦的な研究テーマをかかげて発展を続けている人工知能（AI:Artifical Intelligence）の全貌を習得する。問題の状態空間表現と探索、述語論理とファジィ論理、多様な知識メディアの知的処理、進化的計算、ニューラルネットワーク、深層学習、強化学習、群知能などの技術を修得することができる。
達成目標１
問題の状態空間表現と探索、述語論理とファジィ論理、多様な知識メディアの知的処理、進化的計算、ニューラルネットワーク、深層学習、強化学習、群知能などの人工知能の各概念を説明できるようになる【50%】
達成目標２
強化学習、ニューラルネットワーク、群知能技術の簡単な実装ができるようになる【50%】
達成目標３
達成目標４
達成目標５
達成目標６
達成目標７
アクティブラーニング
ディスカッション
ディベート
グループワーク
プレゼンテーション
実習
○
フィールドワーク
その他課題解決型学習
授業計画
授業時間外課題（予習および復習を含む）
第１回
人工知能の概要と歴史
「人工知能」について調査し，その定義を考えてくる。（2時間）
第２回
情報のない探索
8パズルをコンピュータで解く方法について考えてくる。（2時間）
第３回
A*探索
第2回の授業で学習した探索を効率化する方法を考えてくる。（2時間）
第４回
ゲーム木探索
オセロゲームを探索問題として解くにはどうすればよいか考えてみる。（2時間）
第５回
プロダクションシステム
知識の利用とはどういうことか、実現するにはどうすればよいか考えてくる。（2時間）
第６回
意味ネットワーク、述語論理
事柄どうしの関係を表現する方法について考えてみる。（2時間）
第７回
中間テスト
第１回〜第６回の講義内容を復習する。（4時間）
第８回
概念学習
新しい概念を説明するにはどうすればよいか考えてみる。（2時間）
第９回
様々な分類器①
決定木の特徴について調べて（復習して）くる。（2時間）
第10回
様々な分類器②
SVMの特徴について調べて（復習して）くる。 分類器の性能評価の方法について考えてくる。（2時間）
第11回
強化学習
未知な環境におかれたときに，何を手がかりにどのように行動を決定すればよいか考えてくる（2時間）
第12回
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの特徴について調べて（復習して）くる。（2時間）
第13回
進化計算・群知能・生成系AI
進化計算、群知能、生成系AIとはどういうものか、どんな例があるか考えてくる。（2時間）
第14回
期末試験に向けた復習
第１回〜第１３回の講義内容を復習する。（4時間）
課題等に対するフィードバック
課題については授業の中で答え合わせをするので復習に役立てること。
評価方法と基準
中間テスト、期末試験および課題レポート、授業への取組みなどで総合的に評価（100点）し、60点以上を合格とする。
テキスト
適宜資料を配布する。
参考図書
小高知宏『人工知能入門』共立出版 （2015）【ISBN 978-4320123892】
荒屋 真二『人工知能概論（第２版）』共立出版 （2004）【ISBN 4-320-12116-3】 古川 康一監訳『エージェントアプローチ 人工知能』共立出版 【ISBN 978-4-320-12215 -4】 科目の位置づけ（学習・教育目標との対応）
今や人工知能は不可欠な知識である。情報工学の教養として、また、問題解決の基本的手段として人工知能に関する基礎を習得する。
履修登録前の準備
|
