徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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授業概要: 2008/人工知能

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EID
169153
EOID
500041
Map
[2007/人工知能]
LastModified
2010年1月6日(水) 17:27:07
Operator
大家 隆弘
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
[教務委員会委員]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]
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種別 必須 工学部•夜間主 (授業概要)
入学年度 必須 西暦 2008年 (平成 20年)
名称 必須 (英) Artificial Intelligence / (日) 人工知能 / (読) じんこうちのう
形態 不用
  1. 講義
コース 必須
  1. 2008/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]
担当教員 必須
  1. 小野 典彦
    肩書 任意 教授([教職員.教員.本務教員]/[常勤])
単位 必須 2
目的 必須

(日) 知能システムを構築するために不可欠となる人工知能の要素技術を中心に解説すると共に,それらの応用方法を実践的に理解させることを目指す.

概要 必須

(日) 人工知能研究の流れをその起源から現在までにわたって概説すると共に,知能システムの構築のための要素技術を修得させる. 本講義の内容は基礎的ではあるが,人工知能の先端技術との関係についても触れる.

キーワード 推奨
  1. 人工知能(artificial intelligence)
  2. 問題解決(problem solving)
  3. 探索(search)
  4. 機械学習(machine learning)
  5. 進化計算(evolutionary computation)
先行科目 推奨
  1. 離散数学入門([2008/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2007/離散数学入門])
    必要度 任意 0.500000
  2. グラフ理論入門([2008/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2007/グラフ理論入門])
    必要度 任意 0.500000
関連科目 推奨
  1. 離散数学入門([2008/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2007/離散数学入門])
    関連度 任意 0.500000
  2. グラフ理論入門([2008/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2007/グラフ理論入門])
    関連度 任意 0.500000
  3. 最適化理論([2008/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]]/->授業概要[2007/最適化理論])
    関連度 任意 0.500000
要件 任意

(日) 離散数学入門およびグラフ理論入門を受講していることが望ましい.

注意 任意

(日) 本講義の理解には,離散数学およびグラフ理論に関する基礎知識が必要となる.

目標 必須
  1. (日) 探索に基づく問題解決の原理,応用方法および限界を理解する.

  2. (日) 学習・最適化に基づく知能システム設計の原理,応用方法および限界を理解する.

計画 必須
  1. (日) 人工知能概論

  2. (日) 問題解決 I

  3. (日) 問題解決 II

  4. (日) 探索による問題解決 I

  5. (日) 探索による問題解決 II

  6. (日) 探索による問題解決 III

  7. (日) 強化学習の基礎 I

  8. (日) 強化学習の基礎 II

  9. (日) 強化学習による知能システムの設計 I

  10. (日) 強化学習による知能システムの設計 II

  11. (日) 知能システムと関数近似 I

  12. (日) 知能システムと関数近似 II

  13. (日) 進化計算による知能システムの設計 I

  14. (日) 進化計算による知能システムの設計 II

  15. (日) 人工知能の最新の話題から

評価 必須

(日) 受講姿勢,課題に対する取組み状況,小テストの成績等の平常点 と期末レポートの成績を総合して行う. その比率は平常点40%,期末レポート60%である.

対象学生 任意 開講コース学生のみ履修可能
教科書 必須
  1. (日) 特に指定しない.

参考資料 推奨
  1. (日) 太原育夫著「人工知能の基礎知識」近代科学社

  2. (日) S. Russell, P. Norvig 著·古川康一監訳「エージェントアプローチ 人工知能」共立出版

URL 任意
連絡先 推奨
  1. 小野 典彦
    オフィスアワー 任意
科目コード 推奨
備考 任意
  1. (日) 講義で使用するスライドの原稿等の資料は講義中に配布する.

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