- 開講元
- 知能情報コース
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 火3-4(S223,G311) 金3-4(S223,G311)
- クラス
- -
- 科目コード
- ART.T541
- 単位数
- 2
- 開講年度
- 2017年度
- 開講クォーター
- 1Q
- シラバス更新日
- 2017年3月17日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 英語
- アクセスランキング
-
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講義の概要とねらい
人工知能基礎を修得した学生を対象に、人工知能の手法に基づいて各種の知能システムを解析・設計した諸事例を講義する。これによって、知能システムのより高度な考え方や理論に習熟し，高度な応用システムを開発するための技術を習得することをねらいとする．
到達目標
人工知能手法に基づくシステムとして、次の5次項１）ファジィ理論と意思決定、２）オントロジ、３）学習機構の脳内計算、４）共創とコミュニケーション、５）エージェントベースモデルの解析法および設計法を習得する。
キーワード
ファジイ理論、オントロジ、推論、脳内計算、共創システム、エージェントベースモデル
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 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) |
授業の進め方
毎回の講義で，授業計画の事項の内容を実例等を用いながら解説します。また、必要に応じて教授内容に関する演習問題に取り組んでもらいます。各回の授業計画をよく読み，課題を予習・復習で行って下さい。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | ファジイ理論 | 講義の内容を理解する． |
| 第2回 | 非加法的確率と意思決定 | 講義の内容を理解する． |
| 第3回 | 形式概念分析 | 講義の内容を理解する． |
| 第4回 | 法情報学入門ー論理プログラミングに基づく推論のモデル | 基本的な推論のモデルを理解する |
| 第5回 | 法情報学入門ー高次推論 | 高度な推論のモデルを理解する |
| 第6回 | 法情報学入門ー議論の計算モデル | 議論の数理的な基礎を理解する |
| 第7回 | 強化学習の脳内機構 | 授業内で指示する |
| 第8回 | 能動的学習 | 授業内で指示する |
| 第9回 | 情報量の脳内計算 | 授業内で指示する |
| 第10回 | 共創システムという「知」 | 授業内で指示する |
| 第11回 | 人間と人工物の共創 | 授業内で指示する |
| 第12回 | 共創コミュニケーション | 授業内で指示する |
| 第13回 | エージェントベースモデルとシミュレーション | 授業内で指示する |
| 第14回 | 推薦システム | 授業内で指示する |
| 第15回 | 人工知能のビジネス応用 | 授業内で指示する |
教科書
特になし
参考書、講義資料等
B. Ganter & R. Wille “Formal Concept Analysis — Mathematical Foundations” Springer, 1999: ISBN 978-3-540-62771-5
成績評価の基準及び方法
演習（８０％）およびレポート（２０％）により評価する。
関連する科目
- CSC.T261 ： 情報論理
- ZUS.I301 ： 人工知能基礎
- ART.T548 ： 先端人工知能
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
人工知能基礎
