推論機構特論   Machine Inference

文字サイズ 

担当教員
佐藤 泰介 
使用教室
木5-6(W831)  
単位数
講義:2  演習:0  実験:0
講義コード
76022
シラバス更新日
2008年10月1日
講義資料更新日
2008年10月1日
学期
後期

講義概要

論理推論の基礎として述語論理の完全性定理/不完全性定理について解説し,項書換えなど演繹的計算体系の手法を学ぶ。続けて確率的推論の基礎としてベイジアンネットについて講義する。

講義の目的

数理論理の基礎である一階述語論理を中心にした演繹推論の技術と、
ベイジアンネットを中心にした確率推論の技術について講義する

講義計画

1. 講義の概要
2. 命題論理
3. 述語論理とHilbert の体系
4. 健全性、完全性定理の証明
5. モデル論:超実数の存在
6. ゲーデル化と不完全性定理
7. パターンマッチングと単一化アルゴリズム
8. 分解証明法
9. Factoring とParamodulation
10. ベイジアンネットの概要
11. 単結合ベイジアンネットとπλ計算
12. 複結合ベイジアンネット
13. 結合木による計算
14. 近似計算法
15. ベイジアンネットの学習

教科書・参考書等

参考書等
1. Symbolic Logic and Mathematical Theorem Proving,
Chin-liang Chang, Richard Char-Tung Lee 著,Academic Press,1973.
2. エージェントアプローチ人工知能(Artificial Intelligence -- A Modern Approach)
S.J. Russell, P. Norvig 著,古川康一監訳,共立出版,1997.

関連科目・履修の条件等

←ソフトウェア論理学,人工知能特論

成績評価

期末レポートにより評価する.

担当教員の一言

特になし

その他

知識ユニット
命題論理、述語論理Hilbert の体系、完全性、健全性単一化、
確率論、統計学

このページのトップへ