Numbering Code		Year/Term	2022 ・ Second semester
Number of Credits	2	Course Type
Target Year		Target Student
Language	Japanese and English	Day/Period	Tue.2
Instructor name	Takayuki ITO (Graduate School of Informatics Professor)
Outline and Purpose of the Course	テーマ：マルチエージェントの基礎技術とそのコレクティブインテリジェンスに関する実世界応用について学ぶ 到達目標：マルチエージェントシステムの基礎を理解し、社会における実際の情報システムの構築や運用のための設計方法論や実装・運用技術の実際を学ぶ。 This course introduces fundamental concepts, methodologies and underlying technologies on multiagent systems for analyzing, designing and implementing social information systems. In particular, the course presents fundamental concepts and methodologies regarding the basics for collective intelligence, crowd computing, mechanism design, and real-world system implementations and deployments. Students will examine multiagent methodology and implementing/operation technologies to learn how multiagent systems are designed, implemented and operated.
Course Goals	社会情報システムを分析・設計・構築するための素敵な概念や方法論となるマルチエージェントシステムについて講述する。具体的には、コレクティブインテリジェンス、群衆コンピューティング、メカニズムデザイン、実世界システム設計・実装の各方法論を講述する。受講者は、これらによって、マルチエージェントシステムの基礎を理解し、社会における実際の情報システムの構築や運用のための設計方法論や実装・運用技術の実際を学ぶ。 The student will understand the concepts and methodologies of the basics of multiagent systems and collective intelligence, which are used for the design and development of information systems.
Schedule and Contents	以下の項目について行う。授業はフィードバックを含めて全16回である。 1. コレクティブインテリジェンス（Collective Intelligence） 2. マルチエージェントシステム（Multiagent Systems） 3. エージェントとAI（Agents and AI） 4. 非協力ゲーム：ナッシュ均衡と展開形（Non-cooperative Games:Nash Equilibrium and Extensive Form） 5. 協力ゲーム：提携、コア、シャプレイ値（Cooperative Games: Coalition, Core, Shapley Value） 6. 投票と戦略的操作（Voting and Strategic Manipulation） 7. メカニズムデザインとオークション（Mechanism Design and Auctions） 8. VickreyオークションとVCG:誘引両立性（Vickrey Auction and VCG: Incentive Compatibility） 9. Grovesメカニズム（Groves Mechanism） 10. 広告オークション（Ad Auction） 11. セキュリティゲーム（Security Game） 12. 自動交渉（Automated Negotiation） 13. 不完全情報ゲームの解決：ポーカーAI（Solving Imperfect Information Games: Poker playing AI） 14. 大模議議論支援と未来（Large-scale Discussion Support System and Future） 定期試験とフィードバック 1. Collective Intelligence 2. Multiagent Systems 3. Agents and AI 4. Non-cooperative Games: Nash Equilibrium and Extensive Form 5. Cooperative Games: Coalition, Core, Shapley Value 6. Voting and Strategic Manipulation 7. Mechanism Design and Auctions 8. Vickrey Auction and VCG: Incentive Compatibility 9. Groves Mechanism 10. Ad Auction 11. Security Game 12. Automated Negotiation 13. Solving Imperfect Information Games: Poker playing AI 14. Large-scale Discussion Support System and Future
Evaluation Methods and Policy	評価方法：平常点と期末試験によって評価する。 達成度：到達目標の達成度に基づき評価する。 Grading method: Grade is evaluated by class performance (40%) and final written exam (60%). Class performance is evaluated by the attendance of lectures, quizzes, participation in discussion, and so on. Evaluation criteria: Evaluation will be assessed on the basis of achievement level for course goals.
Course Requirements	None
Study outside of Class (preparation and review)	資料集を用いて当該講義に関して予習・復習を行うこと。 Prepare and review for the class.