開講学期	2010年度 後期
授業区分	週間授業
対象学科	情報工学科
対象学年	3
必修・選択	選択
授業方法	講義
授業科目名	人工知能
単位数	2
担当教員	工藤 康生
教員室番号	V604
連絡先(Tel)	内線5469
連絡先(E-mail)	kudo[at]csse.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー	火曜日16:00〜17:00
授業のねらい	人工知能は，「知的に振る舞う」システムを実現することを目標とする研究分野であり，その内容は非常に幅広い．本講義では，人工知能に関わる知識情報処理として，「探索による問題解決」と「論理による知識表現と推論」に焦点を絞り，基礎的な概念および手法について学ぶ．
到達度目標	・探索や論理に関する基礎的な概念・手法を理解する．（50%） ・探索や論理に関する基礎的な概念・手法を，問題解決および知識表現，論理的推論に用いることができる．（50%）
授業計画	１週目　　ガイダンス，人工知能の概要 ２週目　　人工知能の歴史 ３週目　　探索による問題解決 ４週目　　網羅的探索（１） ５週目　　網羅的探索（２） ６週目　　発見的探索（１） ７週目　　発見的探索（２） ８週目　　探索の応用：人工知能とゲーム ９週目　　論理による知識表現と推論 １０週目　命題論理 １１週目　一階述語論理 １２週目　融合原理 １３週目　論理プログラミング １４週目　まとめ １５週目　期末試験
教科書	新田 克己 著，知識と推論，サイエンス社（1500円+税）
参考書	・S. Russell, P. Norvig 著, 古川 康一 監訳, エージェントアプローチ人工知能 第2版, 共立出版 ・荒屋 真二 著, 人工知能概論 第2版, 共立出版 ・菅原 研次 著, 人工知能 第2版, 森北出版
教科書・参考書に関する備考	教科書に記載がない部分などについては，別途資料を配布する．
成績評価方法	・期末試験（100点満点）で60点以上を合格とする． ・期末試験を受験し，かつ不合格だった学生に対して，1回だけ再試験を行う．再試験で合格した学生の成績は60点とする．
履修上の注意	不合格の場合は再履修すること．
教員メッセージ	・講義の中で，集合論およびグラフ理論，データ構造など，「離散数学」および「データ構造とアルゴリズム」で学んだ内容を用いる．必要な部分の説明は講義の中で行うが，あらかじめ復習しておくことが望ましい． ・ほとんどの回で，その回のまとめとなる演習課題を課す．
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． ［コンピュータサイエンス］情報工学の基礎知識と応用能力を身につける。
関連科目	・「離散数学」および「データ構造とアルゴリズム」の内容を習得していることが望ましい． ・「人工知能応用演習」に本講義に関連した演習がある．
備考