科目名[英文名]
人工知能   [Artificial Intelligence]
区分	工学部専門科目等	選択必修		単位数	2
対象学科等		対象年次	3～4	開講時期	前学期
授業形態	前学期	時間割番号	023808
責任教員 [ローマ字表記]
藤田 桂英   [FUJITA Katsuhide]
所属	工学部	研究室		メールアドレス

概要

人工知能をむずかしくて不思議なものとはとらえず、実際に自分の手で知能処理アルゴリズムや人工知能システムを構築できるように、人工知能の基礎から比較的最近のトピックまで講義する。主に、知能的処理をデータやアルゴリズムとして計算機上で表現する方法を述べていく。 前半は、昔から活発に行われている、人工知能の分野を学ぶ。例えば、探索は、問題解決の基礎となり特定の問題を試行錯誤的に解く手法である。そのアルゴリズムの上に人工知能システムが動くのであるから、最初にこれをよく理解し、自分でその設計ができるように実際的に学ぶ。他にも、導出原理や知識表現に関して講義する。 後半は、自然言語処理やWeb Intelligence、ソフトウェアエージェントに関して、どのようなアルゴリズムや考え方が背景にあるのか明らかにしながら講義する。

到達基準

- 人工知能に関連する一通りの知識を持つ。 - 人工知能に関連するシステムを構築する能力を身につける。

授業内容

（前半分） - 人工知能とは何か---人工知能の歴史、人工知能と関連分野 - 探索と問題解決---状態空間、縦型探索（深さ優先探索）、横型探索（幅優先探索）、 最良優先探索 - Adversarial Search---ゲームの種類（人数、確定性、情報、零和）、さまざまなゲームの様子、ゲーム木探索とは、ＡＮＤ／ＯＲ木、ｍｉｎｍａｘ戦略、αβ枝刈戦略 - Beyond Classical Search---山登り法、最急降下法、シミュレーテッドアニーリング、生物の進化の仕組み、遺伝アルゴリズム - 知識表現---意味ネットワークとその処理、知識表現、自然言語処理との関係 - 述語論理---命題論理、述語論理、レゾルーション、 推論 （後半分） - 自然言語処理: コーパス、シソーラス、形態素解析、統計的自然言語処理、文書分類と検索、テキストマイニング - Web Intelligence: 検索エンジン（検索、ランキング、クローリング）、コミュニティ形成（複雑ネットワーク）、情報推薦と集合知、Webプログラミング基礎 - エージェント: エージェントとは、協調（問題解決、探索、行動選択）、交渉、市場指向メカニズム、オークション、強化学習、複雑系

履修条件・関連項目

「関数型プログラミング」を履修することが望ましい。

テキスト・教科書

なし

参考書

- ウィンストン、人工知能、培風館 - 松本他、知能システム入門、コロナ社 - S.J.Russell (著), P.Norvig (著), 古川康一 (翻訳)　エージェントアプローチ人工知能 第2版　共立出版 - 人工知能学事典　人工知能学会

成績評価の方法

前半は講義中に適宜、小試験かレポート課題で知識の確認を行う。持ち込み可の本試験により最終的に評価する。

教員から一言

人工知能の授業を通じて、コンピューターが問題を賢く解決するとはどういうことか学んでほしい。また、世の中の情報システムに動いている、人工知能アルゴリズムの仕組みを理解することを望む。

キーワード

問題解決，ゲーム木探索，知識表現、自然言語処理、Web Intelligence,　ソフトウェアエージェント

オフィスアワー

質問等があれば、教員まで連絡ください。

備考１

備考２

参照ホームページ

開講言語

日本語

語学学習科目

更新日付

2018/03/22 22:58:44