授業科目名 : 人工知能

科目コード 91160
配当学年 3年
開講年度・開講期 平成30年度・前期
曜時限 水曜・3時限
講義室 物理系校舎313
単位数 2
履修者制限
授業形態 講義
使用言語 日本語
担当教員    所属・職名・氏名 情報学研究科・教授・石田亨,情報学研究科・教授・神田崇行,情報学研究科・准教授・松原繁夫

授業の概要・目的

人工知能の基礎技術を選択的に講義する。概論の後、探索、学習、実世界エージェントについて解説する。

成績評価の方法・観点及び達成度

レポート、および試験による。

到達目標

人工知能の概念、探索、学習、実世界エージェントの基本となるモデルとアルゴリズムを習得する。

授業計画と内容

項目 回数 内容説明
概論 1 人工知能研究の歴史を講義する。
探索 3-4 幅優先探索、深さ優先探索、ヒューリスティック探索、AND/OR探索、ゲーム探索、制約充足などを講義する。また、コンピュータチェス、数独など、探索技術を応用した話題を紹介する。
学習 7-8 同定木の学習、パーセプトロン、SVM、遺伝アルゴリズム、強化学習、ディープラーニングなどを講義する。また、データアナリティクスなど、機械学習技術を応用した話題を紹介する。
実世界エージェント 3-4 不確かな実世界で活動するエージェントに関する人工知能として、知覚・ロボティクスの基礎、時系列の確率的推論について講義する。 また、人工知能のロボットに関する応用例を紹介する。
まとめ 1 講義内容の補足とまとめ、および学習到達度の確認(講評)を行う。

教科書

使用しない。プリントを配布する。

参考書等

S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach (3rd.ed.), Prentice Hall, 2010 .

履修要件

授業外学習(予習・復習)等

授業URL

その他(オフィスアワー等)