人工知能への入門として,基礎的な考え方や理論に習熟し,有用な基盤技術を学ぶ.具体的な講義項目は,探索,知識表現,推論,問題解決,計画作成などである.
人工知能への入門として,基礎的な考え方や理論に習熟し,有用な基盤技術を習得し,そのアルゴリズムをトレースすることができる.
探索,知識表現,推論,計画作成, 意味ネットワーク,フレーム,デフォルト推論,プロダクションシステム,ベイジアンネットワーク,フレーム問題
✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | 展開力(実践力又は解決力) |
基礎的な内容を講義するとともに,授業時間中に随時演習を行う形式とします.
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | 人工知能入門 | この講義で対象とする技術の範囲を理解する |
第2回 | 探索1:問題の表現とグラフ探索 | パズルなどの問題を計算機上に表現し解くための方法について理解する |
第3回 | 探索2:発見的探索,A* | 人工知能的探索手法である発見的探索手法について理解する |
第4回 | 探索3:ゲーム(ミニマックス法,α-β 手続,オセロ,チェス) | ゲームにおける探索手法について理解する |
第5回 | 知識表現1:意味ネットワーク | 知識表現手法の1つである意味ネットワークについて理解する |
第6回 | 知識表現2:フレーム表現 | 知識表現手法の1つであるフレームについて理解する |
第7回 | 知識表現3:プロダクションシステム | 知識表現手法の1つであるプロダクション規則について理解する |
第8回 | 推論1:デフォルト推論 | 推論手法の1つであるデフォルト推論について理解する |
第9回 | 推論2:前向き推論と後向き推論 | 推論手法の1つである前向き/後ろ向き推論について理解する |
第10回 | 推論3:確率的推論,ベイジアンネットワーク | 推論手法の1つである確率的推論について理解する |
第11回 | 問題解決:GPS | 一般問題解決器の原理と考え方を理解する |
第12回 | 計画作成1:階層的プランニング | 計画作成手法の1つである階層的プランニングについて理解する |
第13回 | 計画作成2:フレーム問題 | 述語論理を用いた計画作成における問題であるフレーム問題について理解する |
第14回 | 機械学習の基礎 | 機械学習の基本的な考え方と基礎的なアルゴリズムについて理解する |
第15回 | 応用と展望 | 人工知能技術の今後について議論する |
なし
参考書
・太原育夫著, 人工知能の基礎知識, 近代科学社, 1988
・新田克己著,人工知能概論,培風館,2001
講義資料を配布します.
期末試験(70%)および演習,レポート(30%)により評価する.
特になし