［授業科目］ 人工知能基礎学，Basis of Artificial Intelligence
[授業科目の区分] 専門科目
[講義番号] 096011
［担当教官名］ 箕輪弘嗣
［所属］ 工学部・助教
[対象学生] システム工学科・３年次生
[学期] 後期
[曜日・時限] 月曜・３限
[講義室] 工学部・３番講義室
[選択・必修の別] 選択
[単位数] 2
[概略] 人工知能とは問題を解決するための「考える機械」を作ることを目的とした研究領域である．本講義では人工知能の基礎である「知識」，「探索」，「論理」とい う３つの概念について問題表現と解の探索，論理と推論方法を学ぶ．これより，知的情報処理システムにおけるそれぞれの役割を理解するとともに基本的手法を 修得する．
[一般目標] 人工知能の基礎として，問題領域の知識表現方法とその解析プロセスについて理解する．また，機械を使って問題を解く手法や理論を体系的に学ぶ．
[科目の達成目標]
　　　　　と
[評価方法と基準]		 科目の達成目標 評価方法と基準
命題論理式・決定木といった文意解析手法について学ぶ． 中間試験にて評価する．成績に対する評価の重みは，10％．
探索的なヒューリスティクスな手法について学ぶ． 中間試験にて評価する．成績に対する評価の重みは，20％．
人工知能技術を生み出す論理的思考の育成． レポートにて評価する．成績に対する評価の重みは，20％．
クイックソートやバブルソートと言ったソーティング手法について学ぶ． 期末試験にて評価する．成績に対する評価の重みは，15％．
非線形同定モデルであるニューラルネット・遺伝的アルゴリズムについて学習する． 期末試験にて評価する．成績に対する評価の重みは，20％．
画像認識におけるロボットの活用方法について学習する． 期末試験にて評価する．成績に対する評価の重みは，15％．
備考：
[受講要件] プログラミング基礎，の知識を必要とする．
[履修上の注意] 本講義にて使用するプログラミング言語は，C言語である．したがって受講者は，必ずC言語に関する予備知識を身につけておくこと．
[授業内容]
1回目 人工知能とは
２回目 問題解決に関する表現と解決プロセス
３回目 探索方法１（横型探索・縦型探索）
４回目 探索方法２（評価関数探索法）
５回目 ゲーム理論・ソーティング
６回目 ファジイ論・ベイズ定理
７回目 中間試験
８回目 機械学習
９回目 エージェント
１０回目 ニューラルネットワーク
１１回目 遺伝的アルゴリズム
１２回目 画像認識
１３回目 自然言語処理
１４回目 期末試験
１５回目 人工知能技術の活用例（授業評価アンケート）
[関連科目]  
[JABEE 基準] システム工学科の学習・教育目標のうちの，
『Ｆ：生産システム，ロボットシステムの運用，管理，安全，および，知的システムに関する基礎を理解し応用する能力』
に対応する．
[アンケート] 学部様式の授業評価アンケートを行う
[教材] 教科書：「人工知能の基礎知識」小林一郎 著（サイエンス社）
参考書：「新 人工知能の基礎知識」太原 育夫 （近代科学社）
[相談時間] 月曜日が望ましいが，その他の曜日でも随時．
［連絡先］ 自室番号：工学部５号館４階４０４号室
電話番号：086-251-8059
電子メール宛先：minowa◎sys.okayama-u.ac.jp
[備考] 講義資料（pdf）は，順次，指定のWeb上に掲載していきます．
講義資料を開くためのパスワードは，第１回目の講義の時に連絡します．

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