人工知能｜シラバス情報

授業コード

520562

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2限

対象学科

先_データ

コース

科目区分

専門科目

必選の別

選択科目

担当者

佐藤　進也

教室

情報工学実験室

実務家教員担当授業

担当教員は、Webインテリジェンス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

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）の全貌を修得する。問題の状態空間表現と探索、述語論理、多様な知識メディアの知的処理、進化的計算、Webインテリジェンスなどを取り上げる。　

達成目標１

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

各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

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

述語論理　

論理演算について復習してくる。（2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

進化計算、群知能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

ウェブと人工知能

人工知能の観点からウェブの可能性（利用価値など）について考えてくる。（2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

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修得する。

履修登録前の準備