人工知能｜シラバス情報

授業コード

520322

オムニバス

科目名

人工知能

科目名（英語）

Artificial Intelligence

配当学年

カリキュラムにより異なります。

単位数

2単位

年度学期

2025年度秋学期

曜日時限

水曜1限

対象学科

先_ロボ

コース

科目区分

専門科目

必選の別

選択科目

担当者

滝田　謙介

教室

3-226

実務家教員担当授業

担当教員の滝田謙介は、行動型人工知能や知能ロボットに関する研究開発等の実務経験がある。その経験を活かし、人工知能全般に関して実践的なテーマや実例を授業で扱っている。

授業の目的と進め方

近年のインターネット検索技術を支える人工知能技術とはどのような技術なのか、また、知能ロボットに必須の技術である人工知能とはどのような技術なのかを学ぶ。
その起源から現在までにわたって人工知能研究の流れを知り、人工知能の基礎となる問題表現方法や知識表現、推論手法、学習手法について学修し、その実現方法などを理解する。

達成目標１

人工知能における問題の表現方法について理解し、具体的な課題に適用し解の探索ができる。【40％】

達成目標２

与えられた命題を演算子、真偽の判定を行うための方法を修得する。【20％】

達成目標３

知能ロボットの開発に必要な基本的なアルゴリズムを理解し、実際にプログラムとして記述出来る。【40％】

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

人工知能の概要について説明する。　

【予習】人工知能というキーワードでニュースサイトなどを検索し、どのようなものが人工知能と呼ばれているかを調べておくこと。(1時間)
【復習】人工知能の概要について資料をまとめておくこと。(1時間)　

第２回

人工知能研究の歴史について、解説する。　

【予習】人工知能と言うことがいつ頃から使われているか、インターネットを検索し調べておくこと。(1時間)
【復習】人工知能研究の歴史について資料をまとめておくこと。(1時間)　

第３回

人工知能における問題解決・解の探索(状態空間モデル)について、解説する。　

【予習】問題というものの構成要素を探索空間と言うキーワードでインターネットを検索し、調べておくこと。(1時間)
【復習】人工知能における問題解決について資料をまとめておくこと。(1時間)

第４回

解の探索(系統的探索・発見的探索)について、解説する。　

【予習】身近な問題において、状態と作用素を考えて状態空間を考えておくこと。(1時間)
【復習】解の探索(状態空間モデル)について資料をまとめておくこと。(1時間)

第５回

解の探索(ゲーム)について、解説する。　

【予習】系統的探索というキーワードでインターネットを検索し、調べておくこと。(1時間)
【復習】解の探索(系統的探索)について資料をまとめておくこと。(1時間)　

第６回

知識表現(記号論理の基礎、命題論理)について、解説する。

【予習】自然言語を言明に分解して、言明が真である時、ぎである時とかはどういうことかを考えておくこと。(1時間)
【復習】命題論理について資料をまとめておくこと。(1時間)　

第７回

知識表現(述語論理)について、解説する。　

【予習】自分が普段使っている文を言明に分解して書き出してみて、共通した構造があるか調べておくこと。(1時間)
【復習】述語論理について資料をまとめておくこと。(1時間)

第８回

プロダクションシステムについて、解説する。　

【予習】エキスパートシステムと言うキーワードでインターネットを検索し、調べておくこと。(1時間)
【復習】プロダクションシステムについて資料をまとめておくこと。(1時間)　

第９回

ファジィ理論について、解説する。　

【予習】家電製品にファジィ理論が使われているものがあるかインターネットなどで調べておくこと。(1時間)
【復習】ファジィ理論、ファジィ推論について資料をまとめておくこと。(1時間)　

第10回

機械学習について、解説する。　

【予習】決定木・強化学習と言うキーワードでインターネットを検索し、調べておくこと。(1時間)
【復習】機械学習について資料をまとめておくこと。(1時間)　

第11回

ニューラルネットワーク(階層型)について、解説する。　

【予習】生き物の神経細胞とはどういう仕組みで信号を伝搬しているかインターネットなどで、調べておくこと。(1時間)
【復習】階層型ニューラルネットワークについて資料をまとめておくこと。(1時間)
　

第12回

ニューラルネットワーク(相互結合型)について、解説する。　

【予習】ディープラーニングとは何かについて調べておくこと。(1時間)
【復習】相互結合型ニューラルネットワークについて資料をまとめておくこと。(1時間)　

第13回

遺伝的アルゴリズムについて、解説する。　

【予習】進化とはなにかをインターネットなどで調べておくこと。(1時間)
【復習】遺伝的アルゴリズムについて資料をまとめておくこと。(1時間)　

第14回

「まとめ：知能を「つくる」ということ」について、解説する。　

【予習】知能ロボットについてインターネットなどで調べておくこと。(1時間)
【復習】知能ロボットについて資料をまとめておくこと。(1時間)　

課題等に対するフィードバック

適宜、サポータルおよび授業においてフィードバックする。

評価方法と基準

試験（期末試験・小テストを含む）６０％、演習課題（レポート・プログラム課題を含む）４０％を基本とする。
授業中に小テスト・課題解答を解説するので、内容を必ず復習すること。
必要に応じて追加課題を設定する。

テキスト

特に指定しない。ポータルサイトで資料等を配布する。
また、ポータルサイトにて参考書籍などを指示する。

参考図書

谷口忠大『イラストで学ぶ人工知能概論』講談社【ISBN:978-4061538238】
ダグラス・R.ホフスタッター『ゲーデル、エッシャー、バッハ』白揚社【ISBN:978-4826900256】
小林一郎『人工知能の基礎』サイエンス社【ISBN:978-4781912172】　

科目の位置づけ（学習・教育目標との対応）

本科目は、情報系科目の応用科目に相当する。
ロボットの制御システムのおいて、人間の操作を簡単にし、ロボット自体が環境に適応的に動作するために、知的制御は、重要な要素である。
本科目において修得する技術は、一部の家電製品で既に応用されており、また、インターネットなどでも使われている技術の基本である。　

履修登録前の準備

参考図書、哲学書などを読み、知能とは何か、なぜ必要かを日頃から考えること。　