| 授業科目 人工知能 |
担当教員 横山 隆志 |
開講期 後期
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| 科目番号 121534 |
対象学年・学科・コース 5年 電気情報工学科 (情報工学コース) |
単位区分 |
単位数 1単位 |
| 授業概要・授業方針
人工知能とは人間の知能に関する諸機能をコンピュータ上に実現することを目的とした分野である。この授業では人工知能の基礎となる推論・学習やその実現方法などを広く紹介する
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到達目標
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| 授業要目 | 到達目標 との対応 |
自己点検 |
| 1 | 人工知能の概要と歴史 | ||
| 2 | 問題解決 | ||
| 3 | 系統的探索法と発見的探索法 | ||
| 4 | 問題分解法とゲーム探索 | ||
| 5 | 記号理論 | ||
| 6 | 導出原理と論理プログラム | ||
| 7 | 意味ネットワークとオントロジー | ||
| 8 | 中間試験 | ||
| 9 | 意味ネットワークとプロダクションシステム | ||
| 10 | 知識の不確実性の取り扱い | ||
| 11 | 機械学習 | ||
| 12 | ニューラルネットワーク | ||
| 13 | 遺伝的アルゴリズム | ||
| 14 | 自然言語処理 | ||
| 15 | 期末試験 |
| 到達達成度の指標（ルーブリック） |
| 到達 目標 |
理想的なレベル（Ａ）の目安 | 標準的なレベル（Ｂ）の目安 | 未到達なレベル（Ｃ）の目安 | 自己評価 |
| 1 | アルゴリズムを理解し動作や実行結果の推測ができる | どのように動作し問題解決を目指すのか概要が理解できる | 対象となる問題がどのような問題か理解できる | Ａ・Ｂ・Ｃ |
| 2 | 与えられた手法を適切に利用し問題を解き、結果を考察できる | 各種手法を用いて問題を解くプロセスが理解できる | 各種手法を適切に理解することができる | Ａ・Ｂ・Ｃ |
| 到達度評価
試験70%小テスト・レポート30%で評価を行う
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| 履修上の注意
現在、人工知能に関する分野は情報工学に携わる研究者だけのものではなく、多くの分野で応用され始めています。人工知能と呼ばれる研究分野をなるべく広範囲にカバーし、この分野の全体像を広く見渡せる知識を身につけてください。 関連科目：アルゴリズムとデータ構造 この科目はアルゴリズムやプログラミング言語を利用します。事前に復習しておいてください。 |
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| 事前学習・自己学習・関連科目
紹介する手法の中から幾つかをピックアップして実習を行います 授業からの理解と共にプログラミングやデータ整理が必要となります プログラミングや実験の復習をしておいて下さい。 |
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学習・教育目標
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