開講学期	2009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について、「問題解決」を中心に、 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	教材として、 「人工知能の基礎知識」　太原育夫著、近代科学社　￥2900　 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
教科書・参考書に関する備考
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