人工知能

科目ナンバリング U-ENG29 39116 LJ12 開講年度・開講期 2021 ・ 前期
単位数 2 単位 授業形態 講義
配当学年 対象学生
使用言語 日本語 曜時限 水3
教員 神田 崇行 (情報学研究科 教授)
授業の概要・目的 人工知能の基礎技術を選択的に講義する。概論の後、探索、確率的推論、機械学習について解説する。
到達目標 人工知能の概念、探索、確率的推論、機械学習の基本となるモデルとアルゴリズムを習得する。
授業計画と内容 概論,1回,人工知能研究の歴史を講義する。
探索,3回,幅優先探索、深さ優先探索、ヒューリスティック探索、AND/OR探索、ゲーム探索、制約充足などを講義する。また、コンピュータチェス、数独など、探索技術を応用した話題を紹介する。
確率的推論, 7回 不確かな実世界で活動するエージェントに関する人工知能として、確率的推論、ベイジアンネット、強化学習などについて講義する。また、知能ロボット等での応用例を紹介する。
機械学習,3回, 単純ベイズ分類器、ニューラルネットワーク(パーセプトロン・ディープラーニング)、決定木、などを講義する。また、機械学習技術を応用した話題を紹介する。
ただし当該年度の授業回数や講義の進捗などに応じて一部内容の変更や順序の変更がありうる.1,2回程度、最先端の人工知能技術を紹介する招待講演を導入する場合がある.
以上、フィードバック1回を含め授業回数は15回。
成績評価の方法・観点 レポート(40%)、および試験(60%)による。
講義で扱ったモデルやアルゴリズムなどの人工知能の基礎技術の習得度を評価する。
履修要件 特になし
授業外学習(予習・復習)等 参考書や配布資料をもとに予習・復習をすること。
教科書 使用しない。講義資料を配布する。
参考書等 Artificial Intelligence A Modern Approach (3rd.ed.), S. Russell and P. Norvig, (Prentice Hall), ISBN:9780136042594
実務経験のある教員による授業 分類:

実務経験のある教員による実務経験を活かした授業科目

当該授業科目に関連した実務経験の内容:

民間企業における研究開発

実務経験を活かした実践的な授業の内容:

民間企業での研究開発の実務経験を活かし、実務において必要性の高い技術について事例を含めながら講義を行う。
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