2024年度学院等開講科目情報理工学院情報工学系

人工知能

開講元: 情報工学系
担当教員: 金﨑朝子
授業形態: 講義 (対面型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 火3-4 (WL2-201(W621)) / 金3-4 (WL2-201(W621))
クラス: -
科目コード: CSC.T272
単位数: 200
開講時期: 2024年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年3月17日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

人工知能システムは様々な要素技術を用いて構築されます。本講義では，まず簡単な問題について，その定式化とそれに基づき探索する方法を学びます。次に，知識を明示的に表現し，その表現をもとに推論をする方法を学び，さらに効率的に推論するための計画作成の方法を習得します。最後に，コンピュータに知識を自動獲得させるための機械学習の手法を学びます。

到達目標

【到達目標】　情報社会において人間の知的生産作業を補助する人工知能システムの必要性を理解し，その構築の際に基本となる要素技術を身に付けることを到達目標とします。特に人間の知的生産作業のプロセスを表現する方法，その表現を用いて推論する方法を習得することを目標とします。
【テーマ】本講義では，人工知能システムを構築する上で必要な，探索，知識表現，推論，計画作成，機械学習の各々の分野における基本的な考え方を理解し，それを実世界に応用するために必要な基礎を築くことを目的とします。

キーワード

状態空間表現, グラフサーチ, 発見的探索, Ａ*探索, ゲーム, ミニマックス法，α-β 手続, 動的計画法, 確率的推論, ベイジアンネットワーク, 決定木, マルコフ決定過程, 強化学習, ベイズフィルタ, モンテカルロ法, 自然言語処理, 記号論理

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

1) 講義の最中に選択課題を出します。
2) 毎回の授業で出席をとります。
3) 授業の前に、授業計画に記載されている内容について、予習しておくことが望まれます。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	第1章人工知能をつくり出そう, 第2章探索(1):状態空間と基本的な探索	講義で指定する。
第2回	第3章探索(2):最適経路の探索	講義で指定する。
第3回	第4章探索(3):ゲームの理論	講義で指定する。
第4回	第5章計画と決定(1):動的計画法	講義で指定する。
第5回	第6章確率モデル(1):確率とベイズ理論の基礎	講義で指定する。
第6回	第7章確率モデル(2):確率的生成モデルとナイーブベイズ	講義で指定する。
第7回	第8章計画と決定(2):強化学習	講義で指定する。
第8回	第9章状態推定(1):ベイズフィルタ	講義で指定する。
第9回	第10章状態推定(2):粒子フィルタ	講義で指定する。
第10回	第14章言語と論理(1):自然言語処理	講義で指定する。
第11回	第15章言語と論理(2):記号論理	講義で指定する。
第12回	第16章言語と論理(3):証明と質問応答, 第17章まとめ:知能を「つくる」ということ	講義で指定する。
第13回	プロジェクト課題発表 (1)	講義で指定する。
第14回	プロジェクト課題発表 (2)	講義で指定する。

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

谷口忠大, 「イラストで学ぶ人工知能概論」（改訂第2版）, 講談社

参考書、講義資料等

なし

成績評価の方法及び基準

毎回のレポート課題(20%)，及び，期末試験(80%)により評価する

履修の条件・注意事項

「CSC.T242 ：確率論・統計学」を履修済みであることが望ましい。

その他

特になし