開講学期 Course Start	2012年度 後期
授業区分 Regular or Intensive	週間授業
対象学科 Department	情報電子工学系学科 情報システム学コース コンピュータ知能学コース
対象学年 Year	3
必修・選択 Mandatory or Elective	選択
授業方法 Lecture or Seminar	講義
授業科目名 Course Title	人工知能
単位数 Number of Credits	2
担当教員 Lecturer	工藤 康生
教員室番号 Office	V408
連絡先(Tel) Telephone	0143-46-5469
連絡先(E-mail) E-mail	kudo＠csse.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー Office Hour	火曜日16:00〜17:00
授業のねらい Learning Objectives	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 Outcomes Measured By:	・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 Course Schedule	総授業時間数：24時間（16回×90分） １週目　　ガイダンス，人工知能の概要と歴史 ２週目　　問題の表現，問題解決プロセス ３週目　　系統的探索：横形探索，縦形探索，反復深化探索 ４週目　　探索の複雑さ，節点の評価，分岐限定法 ５週目　　山登り法，最良優先探索 ６週目　　Ａ*アルゴリズム ７週目　　ゲームの木の探索：ミニマックス法，α-β法 ８週目　　中間試験 ９週目　　命題論理（１）：論理式の構文と意味 １０週目　命題論理（２）：推論の形式，論理的帰結，形式的証明 １１週目　一階述語論理（１）：論理式と限量記号 １２週目　一階述語論理（２）：一階述語論理の意味論，スコーレム標準形 １３週目　導出原理（１）：エルブラン解釈，エルブランの定理 １４週目　導出原理（２）：導出原理，導出の制御戦略 １５週目　論理プログラミングの基礎 (16週目）期末試験
教科書 Required Text	太原育夫 著，新 人工知能の基礎知識，近代科学社（2800円+税）
参考書 Required Materials	・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 ・新田 克己 著，知識と推論，サイエンス社 ・本位田 真一 編, IT Text 人工知能, オーム社 ・荒屋 真二 著, 人工知能概論 第2版, 共立出版 ・小林 一郎 著，人工知能の基礎，サイエンス社
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 Grading Guidelines	・中間試験（50点満点）および期末試験（50点満点）の合計で60点以上を合格とする． ・中間試験と期末試験を両方受験し，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 Please Note	不合格の場合は再履修すること．
教員メッセージ Message from Lecturer	・講義の中で，集合論およびグラフ理論，データ構造など，「情報数学」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 Learning and Educational Policy	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 Associated Courses	・「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 Remarks