岡山県立大学：シラバス

授業科目名（和文）［Course］	人工知能
授業科目名（英文）［Course］	Artificial Intelligence
学部（研究科）［Faculty］	情報工学部
学科（専攻）［Department］	情報通信工学科
担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors]	○横田　一正　　自室番号（2609）、電子メール（yokotac.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］	2年次生（平成23年度以降入学生） 3年次生（平成22年度以前入学生）
授業概略と目標［Course description and Objects］	人間の知的能力を計算機システムとして実現することを目指す人工知能を学習する。まず人工知能の概念から初め，この分野のさまざまな基礎的な技術を学ぶ。知的活動のひとつとしていくつかのゲームをとりあげ、さまざまな探索方式を学ぶ。論理的な問題のために、論理表現から導出原理、プログラミングまでを考え、さらにエキスパートシステムや分散人工知能の考え方を理解する。
到達目標［Learning Goal］	人工知能の以下の基礎技術を学習する。(1)問題の表現、(2)探索戦略とアルゴリズム、(3)ヒューリスティクス、(4)命題論理と述語論理の基礎、(5)論理の推論と計算、(6)導出原理と論理プログラミング、(7)プロダクションシステムとエキスパートシステム。これらに関連したいくつかの例題を取り上げ理解度を評価する。
履修上の注意［Notes］	履修の要件:特になし。その他　　:授業計画にあげた項目に従って講義を行う予定であるが，番号は必ずしも一回分の講義に対応していない。
授業計画とスケジュール［Course schedule］	1.人工知能の概要 2.問題の表現と探索 (1): ハノイの塔 3.問題の表現と探索 (2): 宣教師、コイン 4.コストを考えた探索 5.A*アルゴリズムの応用と拡張 6.対戦型ゲームでの探索 7.探索のまとめ 8.論理表現: 命題論理と述語論理 9.論理と推論 10.導出原理: 証明から計算へ 11.論理プログラミング 12.プロダクションシステム 13.エキスパートシステム 14.分散人工知能とエージェント 15.総括
成績評価方法と基準［Grading policy (Evaluation)］	上記の授業の後で試験を行うが、その他に適宜複数の試験を行い、それらの成績により総合的に評価する。
教科書［Textbook］	講義資料はWebで公開、関連資料は適宜配布。
自主学習ガイド及びキーワード［Self learning］	授業の中で、トピックごとに自主学習を促す課題や参考資料を提示する。
開講年度［Year of the course］	25

授業科目名（和文）［Course］	人工知能
授業科目名（英文）［Course］	Artificial Intelligence
学部（研究科）［Faculty］	情報工学部
学科（専攻）［Department］	情報通信工学科
担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors]	○横田　一正　　自室番号（2609）、電子メール（yokotac.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］	2年次生（平成23年度以降入学生） 3年次生（平成22年度以前入学生）
授業概略と目標［Course description and Objects］	人間の知的能力を計算機システムとして実現することを目指す人工知能を学習する。まず人工知能の概念から初め，この分野のさまざまな基礎的な技術を学ぶ。知的活動のひとつとしていくつかのゲームをとりあげ、さまざまな探索方式を学ぶ。論理的な問題のために、論理表現から導出原理、プログラミングまでを考え、さらにエキスパートシステムや分散人工知能の考え方を理解する。
到達目標［Learning Goal］	人工知能の以下の基礎技術を学習する。(1)問題の表現、(2)探索戦略とアルゴリズム、(3)ヒューリスティクス、(4)命題論理と述語論理の基礎、(5)論理の推論と計算、(6)導出原理と論理プログラミング、(7)プロダクションシステムとエキスパートシステム。これらに関連したいくつかの例題を取り上げ理解度を評価する。
履修上の注意［Notes］	履修の要件:特になし。その他　　:授業計画にあげた項目に従って講義を行う予定であるが，番号は必ずしも一回分の講義に対応していない。
授業計画とスケジュール［Course schedule］	1.人工知能の概要 2.問題の表現と探索 (1): ハノイの塔 3.問題の表現と探索 (2): 宣教師、コイン 4.コストを考えた探索 5.A*アルゴリズムの応用と拡張 6.対戦型ゲームでの探索 7.探索のまとめ 8.論理表現: 命題論理と述語論理 9.論理と推論 10.導出原理: 証明から計算へ 11.論理プログラミング 12.プロダクションシステム 13.エキスパートシステム 14.分散人工知能とエージェント 15.総括
成績評価方法と基準［Grading policy (Evaluation)］	上記の授業の後で試験を行うが、その他に適宜複数の試験を行い、それらの成績により総合的に評価する。
教科書［Textbook］	講義資料はWebで公開、関連資料は適宜配布。
自主学習ガイド及びキーワード［Self learning］	授業の中で、トピックごとに自主学習を促す課題や参考資料を提示する。
開講年度［Year of the course］	25