人工知能

　

【講義の目的】

人工知能技術の基本的な概念を解説し，他の多くの情報関連技術を学ぶための土台としての

理解を得ることを目的とする．

特に，人工知能技術が日常の知的活動にどのように関連しているかを理解するために，

身近な問題を中心に毎回講義における課題として提示する．

 

各回の講義は、渡邊と小野が分担して実施する．

             

【キーワード】

              発見的探索，制約充足，知識表現，命題論理，一階述語論理，信念論理，機械学習，

エキスパートシステム，自然言語処理，分散人工知能

             

【授業内容】

              1．序論　　　　　　　　2．発見的探索（１）      3. 発見的探索（２）

              4. 制約充足　　　 　　　5. 知識表現            　6. 推論

              7　命題論理　　　　　　8．一階述語論理          9. 問題解決・プランニング

              10. 機械学習           11. 信念管理　　　　　　　12. エキスパートシステム

              13. 自然言語処理　　　 14. 不確実性の取扱い   　15. 分散人工知能

 

※講義の順番は変更することがある．

 

【学科の学習・教育目標との関連】　C.ソフトウェアの知識と応用力

 

 

【２０１５（Ｈ２７)年度　人工知能　講義予定】

 

回数

日時

講義内容

１

4/14

序論 ：渡邊

２

4/21

発見的探索（１）：　小野

３

4/28

発見的探索（２）：　小野

４

5/12

知識表現：渡邊

５

5/19

制約充足：　小野

６

5/26

推論：渡邊

７

6/2

命題論理：渡邊

８

6/9

問題解決・プランニング：　小野

９

6/16

一階述語論理：渡邊

１０

6/23

エキスパートシステム：渡邊

１１

6/30

信念管理：渡邊

１２

7/7

機械学習：　小野

１３

7/14

不確実性の取扱い：渡邊

１４

7/21

分散人工知能：渡邊

１５

7/28

自然言語処理：　小野

 

 

不明な点は問い合わせること：　mutty@ibe.kagoshima-u.ac.jp，ono@ibe.kagoshima-u.ac.jp

 

【参考書】

              西田豊明著「人工知能の基礎」，丸善（株），ISBN4-621-04646-2

 

【評価方法】

              毎回講義時に提出するミニレポート試験と最終レポート試験を総合的に評価する．