- 担当教員
- 篠田 浩一
- 使用教室
- 月3-4(W831)
- 単位数
- 講義：2 演習：0 実験：0
- 講義コード
- 76008
- シラバス更新日
- 2010年3月22日
- 講義資料更新日
- 2010年3月22日
- 学期
- 前期
講義概要
人工知能基礎で学んだ基盤技術に基づき，さらに高度な理論や技術を学ぶ。最新の研究成果についても紹介するとともに推論機構特論，ヒューマンインタフェース，機械学習の各講義への導入および認知科学などの関連する分野についても概説する。
講義の目的
人工知能基礎で学んだ基盤技術について，最新の研究成果を詳細に検討する．推論機
構特論，ヒューマンインタフェース，機械学習の各講義への導入および認知科学など
の関連する分野の紹介も行なう．
講義計画
1. 人工知能の基本テーゼ：計算主義，表象主義
2. 知識表現と計算量１：プロダクションシステム，RETE アルゴリズム
3. 知識表現と計算量２：フレーム
4. 非単調推論１：閉世界仮説，デフォルト推論
5. 非単調推論２：極小限定
6. 仮説推論，ＡＴＭＳ
7. 不確実な推論：確信度，ベイズ，ファジー
8. 信念の取り扱い
9. メタ推論
10. 状態と変化：フレーム問題
11. 環境との関係：状況内オートマタ，包摂アーキテクチャ
12. 分散，並列１：アクター，マルチエージェント
13. 分散，並列２：K-結線，心の社会
14. 認知科学：記憶，メンタルモデル，意識，感情
15. まとめと展望
教科書・参考書等
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
参考書等
人工知能大辞典(Encyclopedia of Arti_cial Intelligence) S.C. Shapiro 他編，大須
賀節夫監訳，丸善，1987
関連科目・履修の条件等
←人工知能基礎論（学部）
→推論機構特論，ヒューマンインタフェース，機械学習
成績評価
中間レポート，期末レポートにより評価する．
担当教員の一言
「知能」とは何か，考えてみて下さい．
その他
知識ユニット
人工知能における計算（知識表現と計算量），推論（非単調推論，仮説推論，不確実
な推論，メタ推論），信念，フレーム問題，環境，分散，並列，認知科学への導入
