［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] 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的な考え及び手法を説明する．
後半は自然言語処理の基礎を説明した上で演習を行う．主にテキストマイニング（テキストの中から有効な情報を見つけること）の演習を実施する．
[一般目標] 人工知能の分野を知り，課題に対して適切な手法を見つける目を養う．
[科目の達成目標]
　　　　　と
[評価方法と基準]		 科目の達成目標
人工知能の基礎の習得
自然言語処理の基礎の習得
人工知能の演習により，人工知能基礎技術実行力の習得
備考：下記授業内容は変更する可能性があります．
[受講要件] 演習をしますので，プログラムの基礎的な考えを習得していることが必要
[履修上の注意] テストで８０％，出席確認レポートで２０％を評価する．テストを受ける要件として講義に６０％以上出席すること．
[授業内容]
1回目 人工知能の歴史，人工知能の基礎的な思想の説明
２回目 探索方法…深さ・幅優先探索，山登り法，A*アルゴリズム他
３回目 機械学習…概念学習，決定木，Q学習
４回目 自然言語処理…形態素解析，構文解析，意味解析
５回目 ニューラルネットワーク
６回目 ベイズ理論…ベイズ理論・ベイズネットワーク
７回目 意味ネットワーク・オントロジー
８回目 中間テスト
９回目 遺伝的アルゴリズム
１０回目 自律エージェント
１１回目 ゲーム理論…α-β法，ミニマックス法他
１２回目 ファジィ論
１３回目 R言語演習1…基本操作(四則演算・演算関数・行列のアクセス)
１４回目 R言語演習2…学習した人工知能の手法を用いた統計解析処理の基礎
１５回目 R言語演習3…形態素解析を使ったテキストマイニング
１６回目 期末テスト
[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] 講義直後が望ましいが，他でも対応
［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
[研究活動との関連] 担当教員は，自然言語処理を用いた事故事例の解析及び，拡張現実感といった画像認識技術による安全の研究を実施しており，当該授業とは密接な関連がある．
[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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