開講学期 Course Start |
2014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(夜間主コース) |
対象学年 Year |
3 |
必修・選択 Mandatory or Elective |
選択 |
授業方法 Lecture or Seminar |
講義と演習 |
授業科目名 Course Title |
人工知能論 (2年) |
授業科目名(英語) Course Title |
[授業科目名(英語)] |
単位数 Number of Credits |
2 |
担当教員 Lecturer |
佐藤和彦 |
教員室番号 Office |
V502 |
連絡先(Tel) Telephone |
0143-46-5414 |
連絡先(E-mail) |
kazu[at]mmm.muroran-it.ac.jp |
オフィスアワー Office Hour |
水曜日 10:25〜11:55 |
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,エージェント技術,人間の思考や感性と情報処理に関してその基礎概念を学ぶ. |
到達度目標 Outcomes Measured By: |
目標1.人工知能の基礎概念について簡単に説明できる.(25%) 目標2.知識表現のデータ構造やアルゴリズムについて基本的な手法を説明できる.(25%) 目標3.エージェント技術について,その基本概念や手法を説明できる.(25%) 目標4.人間の思考や感性,身体知などを扱う情報処理技術について,簡単に説明できる.(25%) |
授業計画 Course Schedule |
総授業時間数(実時間):22.5時間(90分×15週=1350分) 第1週目:人工知能概論基礎 第2週目:探索とパターン照合1 第3週目:探索とパターン照合2 第4週目:知識表現と推論システム1 第5週目:知識表現と推論システム2 第6週目:機械学習 第7週目:エージェントと意思決定支援技術1 第8週目:エージェントと意思決定支援技術2 第9週目:マルチエージェント 第10週目:パーソナルエージェント 第11週目:思考・心理と情報 第12週目:身体知情報と感性情報 第13週目:脳機能と情報 第14週目:総復習 第15週目:定期試験 |
教科書 Required Text |
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参考書 Required Materials |
[1] 太原育夫 著,新 人工知能の基礎知識,近代科学社(2800円+税) [2] 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 [3] 新田 克己 著,知識と推論,サイエンス社 [4] 本位田 真一 編, IT Text 人工知能, オーム社 [5] 荒屋 真二 著, 人工知能概論 第2版, 共立出版 [6] 小林 一郎 著,人工知能の基礎,サイエンス社 [7] 菅原研次著,「人工知能」,森北出版株式会社,2200円 [8] 新谷虎松著,「Javaによる知能プログラミング入門」,コロナ社,2600円+税 |
教科書・参考書に関する備考 | 授業に使用する必要な資料は適宜プリントとして配付する. |
成績評価方法 Grading Guidelines |
100点満点中60点以上が合格点である.定期試験(100点満点)で成績を評価する. 定期試験の不合格者に対して再試験を1度に限り実施する. ただし再試験で合格した者は成績の上限を「可(60点)」とする. 各到達度目標の評価方法は次のように行う. 目標1.講義で扱った人工知能の基礎概念について簡潔に文章で説明させる問題を出題することで評価する. 目標2.知識表現のデータ構造やアルゴリズムについて具体的に例を挙げて、それについて簡潔に文章で説明させる、あるいは正しい組合せを選択させる問題を出題することで評価する。 目標3.エージェント技術に関して講義で示した内容の中から,エージェントの機能やその実現技術について具体例や名称を答えさせる選択問題および記述問題にて評価する。 目標4.人間の思考や感性,身体知などを扱う情報処理技術について,簡潔に文章で説明させる問題を出題することで評価する. |
履修上の注意 Please Note |
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教員メッセージ Message from Lecturer |
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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 |
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備考 Remarks |