授業科目名 | 知能処理学 Intelligent Information Processing | 時間割番号 | 6612 |
担当教員名 | 大囿 忠親 | 実務経験 反映科目 | |
学科・年次 | 工学部 情報工学科 工学部 創造工学教育課程 2年次 | ||
科目区分 | 専門教育科目 | 単位数 | 2 |
時間割 | 後期 火曜1-2限 | 授業形態 | 講義 |
授業実施方法 | ☑ 対面【一部遠隔の場合あり】 ☐ 全て遠隔【全授業（テストを除く）をオンデマンドで実施（全オンデマンド型）】 ☐ 全て遠隔【同時双方向で実施】 ☐ 全て遠隔【オンデマンド及び同時双方向で実施】 ☐ 1/2遠隔【全授業のうち、1/2以上を遠隔（オンデマンド又は同時双方向）】 ・「全て遠隔」又は「1/2遠隔」に✓のある科目は、遠隔授業の上限単位数60単位に算定されます。 ・大学院には遠隔授業における上限単位数はありません。 | ||
ディプロマ・ポリシーとの対応 ☐ 1. 人間，文化，社会を理解し，それらを技術的観点から考察する能力と技術を新しい生活につなぐ強い使命感・責任感，高い倫理観 ☑ 2. 現象の理解・操作のための数理的基礎知識と科学的素養 ☐ 3. 国内外の人々と対話できるコミュニケーション力と論理的思考力 ☑ 4. （高度工学教育課程のみ）基幹となる専門分野の基盤的な知識・技術とこれによって課題を解決する能力，新たな知識・技術を習得する能力 ☑ 4. （創造工学教育課程のみ）基幹となる専門分野の基礎知識と他の分野の知識・技術を関連づけ多面的に見ることで新たな価値を創出する能力 | |||
授業の目的・達成目標 人工知能分野における問題解決、推論法の基礎となる各種の探索技法を学ぶ。これらの手法は、単純な手法では解決が困難(計算量の点で)な問題を効率良く解くために必須の技術である。本講義では、まず探索技法としての基礎となる木探索手法を学んだ後、ヒューリスティクスを利用した探索手法について説明する。関連した話題として、ゲーム木における探索、制約充足問題と制約伝播法、組み合わせ最適化法なども取り上げる。達成目標として、各種の探索技法の基礎を理解するとともに探索問題の計算量についての理解を得ることが望まれる。 授業計画 ①オリエンテーション：人工知能と探索 成績評価の方法 試験、レポート、受講態度等を総合して評価する。 試験：80% 成績評価の基準 秀 達成目標を超えた成果を上げている 100点～90点 優 達成目標に十分達している 89点～80点 良 達成目標に達している 79点～70点 可 達成目標に概ね達している 69点～60点 不可 達成目標に達していない 59点以下 すべての提出物を提出し、期末試験を受験したものにつき、上記の基準により評価する。 事前・事後学修等の指示及び履修にあたっての注意事項 基礎的なデータ構造とアルゴリズムを習得していること。講義前に十分な予習を行うこと。教科書を持参すること。宿題を課すことがあるので、その問題は各自確実に次回の講義時間までに解いてくること。
教科書 参考書 Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, エージェントアプローチ人工知能、共立出版 オフィスアワー 2-206A, Tue 16:20-17:00 Mail address: ozono@nitech.ac.jp | |||