授業科目名
  知識システム
   Knowledge-based Systems
時間割番号
7626
担当教員名
  大囿　忠親 他
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
  3年次
科目区分
  専門教育科目
単位数
2
時間割
  後期 木曜5-6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

人工知能技術の応用として,多くの知識システムが開発されている。本講義では，知識システムが対象にする応用分野を概観することにより，知識システムの構成法とその応用について学ぶ．本講義は前後半の二つの部分から構成されている．

前半では，知識システムの基礎を学ぶ．
不確実性のない閉じた世界における推論技術を理解することを目標とする．

後半では，人工知能の技術を用いた意思決定支援のための基礎的事項を習得する．
不確実性のもとでの推論や意思決定に関する基本的知識や技術について理解することを目標とする．

具体的には，下記の授業計画に従って，知識システムのフレームワークについて論じる．

授業計画

① オリエンテーション【対面】
② 知識の活用（１）
③ 知識の活用（２）
④ 知識の活用（３）演習
⑤ 知識の発見（１）
⑥ 知識の発見（２）
⑦ 知識の発見（３）演習
⑧ 中間試験【対面】

⑨ 人工知能の基礎
⑩ ベイズ推定・ベイジアンネットワーク
⑪ 因果推論１
⑫ 因果推論２
⑬ 生成AI技術１
⑭ 生成AI技術２
⑮ 後半まとめ
⑯ 定期試験【対面】

成績評価の方法

前半 (50%)
後半 (50%) 

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

すべてのレポートを提出し，中間試験および期末試験を受験することを必須とする．

事前・事後学修等の指示及び履修にあたっての注意事項

事前学修:テキスト予習 (120分)

事後学修:各自の授業ノートを完成させ，レジュメの最後に記されているレポート課題を解く．小テスト実施の場合は回答する．(120 分)

教科書