開講学期 | 2008年度 後期 |
授業区分 | 週間授業 |
対象学科 | 情報工学科3年 |
対象学年 | 3 |
必修・選択 | 選択 |
授業方法 | 講義及び演習 |
授業科目名 | 人工知能 |
単位数 | 2 |
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、どのような処理かを主題として、 人工知能における基礎的知識と手法を学習する。 |
到達度目標 |
1.知的な処理について、基礎的な考え方を理解する〈理解力;25%) 2.人工知能で利用される基礎的知識を習得する〈知識力;25%) 3.人工知能における基礎的な手法を習得する(理解力、論理力;25%) 4.基礎的手法を問題解決に応用する(応用力;25%) |
授業計画 |
第 1週 「人口知能」履修に関する説明と人工知能の概要 第 2週 人工知能の歴史 第 3週 人工知能における問題解決 第 4週 問題解決具体例 第 5週 探索手法とデータ構造 第 7週 演習 と 解説 第 8週 探索手法:盲目的探索 第 9週 探索手法:山登り法、最良優先探索 第10週 探索手法の応用 第11週 小テスト と 解説 第12週 論理と推論:命題論理 第13週 同 :述語論理 第14週 推論手法:演繹的推論 第15週 知識の利用:ルール・ベースシステム |
教科書及び教材 | 教材として、新「人工知能の基礎知識」 太原育男著、近代科学社 ¥2800 を使用する。 |
参考書 | 「人工知能システムの構成」 小倉久和・小高知宏 著 近代科学社 ¥2700 |
成績評価方法 | 100点満点60点以上合格。講義の途中に行う小テスト(40%)と定期試験(60%)で評価する。 |
履修上の注意 |
プログラミングの基礎を習得していることを前提に講義を行う。 不合格の場合、再履修になります。 |
教員メッセージ |
本講義をしっかり学んだ人は、問題解決について今までと 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。 |
備考 | 特になし |