| 授業のねらい |
| 知的な情報処理とはどのような情報処理か、また人工知能にはどんな特徴があるかを基本的例題に基づいて学ぶ。 |
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| 授業の目標 |
１．人工知能における知能についての考え方を理解する
２．人工知能における考え方と基礎知識を、典型的な具体例を通して理解する
３．簡単な応用問題から、知的処理のアルゴリズム作成ができる力を養う
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| 授業計画 |
１週.人工知能の概要、人工知能の歴史
２週.人工知能の視点と対象分野
３週.問題解決
４週.状態空間による表現と解の探索
５週.系統的な解の探索
６週.大規模な問題の解決
７週.再帰表現による問題分割
８週.コスト付きグラフ
９週.経験知識を用いた最良経路の探索
１０週.最良優先探索
１１週.論理と推論、記号論理
１２週.命題論理式
１３週.論理式と推論
１４週.述語論理
１５週.導出原理
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| 教科書及び教材 |
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| 参考書 |
| 「人工知能システムの構成」小倉久和・小高知宏、近代科学社 |
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| 成績評価方法 |
定期試験の成績で評価する。
（６０点以上合格）
特別な事情のある者以外、再試験は行わない事を原則にする。
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| 履修条件等 |
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| 教官からのメッセージ |
| 人工知能には非常な魅力がある。しかし、初学者にとっては、決してわかり易いものではありません。人口知能を学ぶには、基本をしっかり身に着けることが肝心。 |
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| その他 |
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