開講年度	2007
教育課程名	主専門教育課程 学科別科目
授業科目番号	41
授業科目名	人工知能
開講曜日と時限	水曜日３−４時限
教室番号	N208
開講学期	後期
単位数	2
対象学科・学年	情報工学科3年
必修・選択の別	選択
授業方法	講義及び演習
担当教員	長島　知正
教員室番号	V609
連絡先（Tel）	５４３３
連絡先（E-Mail）	nagasima@csse.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー	木曜　１１：００−１２：００
授業のねらい	”知的な情報処理”とは、どのような処理かという事を主題として、人工知能における基礎的な考え方と手法を学ぶ。
到達度目標	１．知的な処理についての、基礎的な考え方を理解する（理解力、２５％）。 ２．人工知能における、基礎的な手法を理解する（理解力、論理力、２５％）。 ３．人工知能の基本的手法の知識を習得する（知識力、２５％） ４．人工知能における、基礎的手法を問題の解決に応用する（応用力、２５％）。
授業計画	週　　　　　授業の内容　　　　　　　　　　　　　　　　 第　１週　人工知能の概要と歴史 第　２週　人工知能における問題解決 第　３週　GPS 第　４週　問題解決具体例 第　５週　小テストと解説 第　６週　探索手法：ブラインド探索　縦型・横型探索 第　７週　ヒューリスティック探索（１）山登り法 第　８週　ヒューリスティック探索（２）最良優先探索 第　９週　ヒューリスティック探索（３）Ａ*アルゴリズム 第１０週　探索法具体例 第１１週　小テストと解説 第１２週　推論法：論理と推論 第１３週　推論法：演繹推論 第１４週　推論法：帰納推論 第１５週　推論法具体例 　　　　　定期試験
教科書及び教材	菅原研次著：人工知能　森北出版　２，４００円
参考書	太原育夫著：人口知能の基礎知識　近代科学社　２，９００円
成績評価方法	小テスト（40％）および定期試験（60％）の割合で評価する。１００点満点６０点以上を合格とする。
履修上の注意	プログラミングの基礎を取得している事を前提に講義する。
教員からのメッセージ	この講義をしっかり学んだ人は、コンピュータを使って、問題を解くということについて、今までとは違った見方が出来るようになると思います。
学習・教育目標との対応	この授業科目は情報工学科の学習目標の以下の項目に対応している: 情報技術者[CS]。
関連科目	人工知能応用演習に本講義に関連した演習がある。
その他