科目名

□人工知能論

担当教員

米元聡

対象学年

3年

クラス

[410]

講義室

１２１０８教室

開講学期

後期

曜日・時限

火５

単位区分

選択

授業形態

単位数

準備事項

備考

講義概要/Class Outline

本講義では、人工知能の基礎である問題解決、知識の表現などの解説・実習を通じて、人間と機械の思考法の異同を理解することを目指し、より深化したコンピュータの開発に向けた技術を学ぶ。さらに、画像理解、知能ロボットなどの人工知能の応用分野やエージェント、強化学習などの最近の話題についても学ぶ。

講義計画 /Class Structure

回内容

1 概要・問題解決（１）
人工知能の歴史・探索による問題解決

2 問題解決（２）
探索による問題解決

3 問題解決（３）
知識に基づく探索

4 問題解決（４）
知識に基づく探索

5 問題解決（５）
２人ゲーム

6 学習（１）
機械学習、ニューラルネットワーク

7 学習（２）
ニューラルネットワーク

8 知覚とロボット（１）
画像理解

9 知覚とロボット（２）
知能ロボット

10 最近の話題（１）
エージェント、分散協調

11 最近の話題（２）
進化型計算、強化学習

12 最近の話題（３）
進化型計算、強化学習

13 まとめ（１）

14 まとめ（２）

学習・教育目標/Class Target

１．人工知能の基礎的な事項を理解している。２．問題解決の基礎的な事項を理解している。３．学習を理解している。４．人工知能の応用分野、最近の話題を理解している。

評価基準/GradingCriteria

秀：総合点で90%以上を満たす。／優：総合点で80%以上を満たす。／良：総合点で70%以上を満たす。／可：総合点で60%以上を満たす。

評価方法/GradingMethod

定期試験及びレポートを総合して評価する。

受講上の注意/Class Rules

各自の貸与ノートパソコンを忘れずに持ってくること。

受講制限/Prerequisit