知能システムを構築するための技術として,知識情報処理の関連知識(知識表現と推論,論理プログラミング,パターン認識,オントロジ,Semantic Web,Webインテリジェンス)を基礎から応用まで体系的に解説する。
知能システムを構築するための技術を体系的に学習する。論理プログラミング,知識表現,高次推論(類推,帰納推論,仮説生成,非単調推論など)などの知識処理の基礎技術,サポートベクターマシンの基礎と応用,Semantic Webの技術などを解説する。
第 1回 AIの概要,探索
第 2回 知識表現
第 3回 論理プログラミングと高次推論(1)
第 4回 論理プログラミングと高次推論(2)
第 5回 論理プログラミングと高次推論(3)
第 6回 SVM概論(1)
第 7回 SVM概論(2)
第 8回 SVM概論(3)
第 9回 Semantic Web(1): オントロジ,XML, XMLs
第10回 Semantic Web(2): RDF, RDFs
第11回 Semantic Web(3): 記述論理, OWL
第12回 論争と合意形成(1)
第13回 論争と合意形成(2)
第14回 論争と合意形成(3)
内容や講義の順番については,多少の変更があるかもしれません。第1回目の講義(10月3日)のときに、より詳細な講義計画をお知らせします。
「知識と推論」(新田克己著,サイエンス社)
「人工知能入門」(新田克己・片上大輔訳,サイエンス社)
「サポートベクターマシン」(小野田崇,オーム社)
予備知識は必要としない。
講義のときに行われるミニ演習、および、学期末のレポートによる。