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現在位置: ホーム シラバス(2019年度) 工学部 情報学科 人工知能

人工知能

ナンバリング
  • U-ENG29 39116 LJ12
シラバスID tech_1781
開講年度・開講期 前期
授業形態 講義
対象学生 Undergraduate
使用言語 日本語
曜時限 水3
教員
  • 神田 崇行(情報学研究科)
  • 松原 繁夫(情報学研究科)
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,3-4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, 5-6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,4-5回,決定木の学習、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)、SVM、遺伝アルゴリズム、などを講義する。また、データアナリティクスなど、機械学習技術を応用した話題を紹介する。
まとめ,1回,講義内容の補足とまとめ、および学習到達度の確認(講評)を行う。
成績評価の方法・観点及び達成度 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: ISBN:9780136042594