03 - 知能型システム論
この講義では，人間の知的活動のモデルとして状態空間の探索による問題解決，対戦ゲームソフトウェアの構成法，分枝限定法，ニューラルネットワークの教師あり学習，教師なし学習，強化学習を講述する．
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担当教員レクチャー |
授業の特色
この講義では，人間の知的活動のモデルとして状態空間の探索による問題解決，対戦ゲームソフトウェアの構成法，分枝限定法，ニューラルネットワークの教師あり学習，教師なし学習，強化学習を講述する．
授業の紹介
人間の知的活動のモデルとして様々な知能型システムが提案されている．この講義では，
（松山担当）：複雑な問題における最適解を求めるための手法として，状態空間の探索による問題解決，対戦ゲームソフトウェアの構成法および分枝限定法を講述するとともに，
（喜多担当）：例題からの学習を行うニューラルネットワークの教師あり学習，教師なし学習，強化学習について，基本的事項と応用例を講述する．
技術的必要条件
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引用/出所元.
admin. (2013年03月29日). 知能型システム論. Retrieved 2020年10月02日, from 京都大学OCW Web site: http://ocw.kyoto-u.ac.jp/ja/academic-center-for-computing-and-media-studies-jp/intelligent-systems.
