| 授業科目名（和文） ［Course］ |
人工知能 <知識工学> |
| 授業科目名（英文） ［Course］ |
Artificial Intelligence <Knowledge Engineering> |
| 学部（研究科） ［Faculty］ |
情報工学部 |
| 学科（専攻） ［Department］ |
情報システム工学科 |
| 担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors] |
○菊井 玄一郎 自室番号（2606）、電子メール（kikui**cse.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は,** を @に置き換えてください |
| 単位数 ［Point(Credit)］ |
2単位 |
| 対象学生 ［Eligible students］ |
3年次生（平成22年度以前入学生） このページは平成23年度以降の入学生用ではありません |
| 授業概略と目標 ［Course description and Objects］ |
知的なシステムを構築するのに必要な人工知能の基本的な技法、アルゴリズムについて講述する。さらに、人工知能における知識の取り扱いと探索法について解説する。これらの講義をとおして、知能システムの基礎的な考え方と応用への適応力を修得することを目的とする。 |
| 到達目標 ［Learning Goal］ |
1. 命題論理と述語論理の理解 2. 導出原理の理解 3. 知的探索法の修得 4. ゲーム理論の理解 |
| 履修上の注意 ［Notes］ |
「信号処理〈計測・信号処理〉」および「画像工学〈パタ－ン情報処理〉」を履修していることが望ましい。 |
| 授業計画とスケジュール ［Course schedule］ |
1. 人工知能とは 2. 問題の表現 3. 命題論理と述語論理 4. 導出原理（1） 5. 導出原理（2） 6. 最良優先探索（1） 7. 最良優先探索（2） 8. ゲーム理論 9. 知識の表現法 10. 意味ネットワーク（1） 11. 意味ネットワーク（2） 12. プロダクションルール 13. フレーム 14. 黒板モデル 15. 知識ベース 16. 期末試験 |
| 成績評価方法と基準 ［Grading policy (Evaluation)］ |
質疑応答を積極的に取り入れ、学習態度を評価する。評点の配分は、期末試験80％、学習態度20％とする。 |
| 教科書 ［Textbook］ |
教科書：使用しない 参考書：「人工知能」、志村正道著、森北出版など |
| 自主学習ガイド及び キーワード ［Self learning］ |
コンピュータ上に知能を実現させることに興味を持ち、関連する内容を調査すること。 |
| 開講年度 ［Year of the course］ |
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