31371 人工知能
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選 |
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秋学期 |
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嶋田 晋 濱川 礼 |
他の科目との関連 | |
他学科履修 | 可 |
副題 | |
授業概要 | 本講義では人工知能の基礎的なことを説明する。ある問題が与えられたときそれをどのように表現するか、問題の状態空間をどのように表現できるのか、そしてその状態空間のなかから、どのようにして特定の目標にたどることができるのか、といった内容について説明とともに例題などを解きながら講義を進める。 |
学修目標 | 1. ルール型知識表現の意味を理解している。 2. ニューラルネットワーク、遺伝アルゴリズムの基本的なメカニズムを理解している。 3. 機械学習における学習方法のアルゴリズムを理解している。 4. 命題論理の意味論を理解している。 5. 一階述語論理の意味論を理解している。 6. 導出原理による定理の証明ができる。 |
授業計画 | 第1週 知識工学概観、ルール型知識表現 第2週 プロダクションシステム、プロダクションシステム構築ツール 第3週 意味ネットワークの基礎、フレーム型知識表現 第4週 意味ネットワークの応用、スクリプト他 第5週 ニューラルネットワークの考え方、パーセプトロン、誤差逆伝播法 第6週 ファジー集合、遺伝アルゴリズムとその応用 第7週 機械学習、帰納学習、演繹学習等 第8週 命題論理の意味論、標準形他 第9週 述語論理の意味論、解釈とモデル 第10週 述語論理、同値な論理式、冠頭標準形他 第11週 導出原理、推論、スコーレム標準形 第12週 導出原理、置換と単一化 第13週 導出原理、証明 第14週 第13週までの内容の総合的な問題の解説 第15週 定期試験 |
授業時間外の学習(準備学習など) | 1.準備として、「情報数学」の論理についての項目を復習すること。 2.第1週から第7週について、講義資料は講義終了後に電子ファイルで配布するので、講義中は要点をしっかりメモし、講義後に電子ファイルのスライドを参照しながら復習して理解に努めること。 3.第8週から第14週について、講義資料を配付するので、事前に予習してくること。 4.第8週から第14週について、演習1.2.3.を配布するので、必ず解いておくこと。 |
評価方法 | 定期試験100%で評価する。 |
テキスト | 未定 |
その他 | この科目は、次のJABEE対応コース「情報技術専修コース(情報通信学科・情報システム数理学科)」の学習・教育目標に対応する(小項目:D-4)。 |