『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=11300)

EID=11300EID:11300, Map:0, LastModified:2007年12月26日(水) 17:10:03, 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]], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 工学部•昼間 (授業概要) [継承]
入学年度 (必須): 西暦 2000年 (平成 12年) [継承]
名称 (必須): (英) Artificial Intelligence II (日) 人工知能2 (読) じんこうちのう
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コース (必須): 1.2000/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[昼間コース] [継承]
担当教員 (必須): 1.小野 典彦
肩書 (任意):
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単位 (必須): 2 [継承]
目的 (必須): (英)   (日) 知能システムの実現は容易ではなく,人間を凌駕するような知能を実現できた人工知能の応用領域はかぎられている. 本講義では,知能を計算機上に実現することがいかに困難な作業であるのかを種々の視点から浮き彫りにすると共に,それを克服することを目指して展開されている最近の人工知能技術を理解させることを目指す.   [継承]
概要 (必須): (英)   (日) 現実的な知能システムを構築する上でもっとも有望な枠組みと考えられるニューラルネットワーク,強化学習および進化的計算に焦点を合わせ,それらの基礎,応用および限界について解説する.   [継承]
キーワード (推奨):
先行科目 (推奨):
関連科目 (推奨):
要件 (任意):
注意 (任意):
目標 (必須):
計画 (必須): 1.(英)   (日) 知能システムの実現はなぜ難しいか?  
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2.(英)   (日) 人工知能研究の新しい潮流  
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3.(英)   (日) ニューラルネットワークによる学習  
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4.(英)   (日) ニューラルネットワークの応用とその課題  
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5.(英)   (日) 強化学習の基礎:動的プログラミングI  
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6.(英)   (日) 強化学習の基礎:動的プログラミングII  
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7.(英)   (日) 強化学習の基礎:TD 学習とQ 学習  
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8.(英)   (日) 強化学習の応用とその課題  
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9.(英)   (日) 進化的計算の基礎I  
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10.(英)   (日) 進化的計算の基礎II  
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11.(英)   (日) 進化的計算の応用とその課題  
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12.(英)   (日) 人工知能とロボティクスI  
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13.(英)   (日) 人工知能とロボティクスII  
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14.(英)   (日) マルチエージェントシステム  
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15.(英)   (日) 予備日  
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16.(英)   (日) 期末試験  
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評価 (必須): (英)   (日) 講義への出席状況,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試験の成績を総合して行う.   [継承]
JABEE合格 (任意):
JABEE関連 (任意):
対象学生 (任意):
教科書 (必須): 1.(英)   (日) 特に指定しない.   [継承]
参考資料 (推奨): 1.(英)   (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   [継承]
URL (任意):
連絡先 (推奨):
科目コード (推奨):
備考 (任意): 1.(英)   (日) 「人工知能1」の履修を前提とする. なお,講義で使用するスライドの原稿はWeb上で公開するので,受講者は予めスライド原稿を印刷しておくこと.   [継承]
2.(英)   (日) 平常点と期末試験の成績の割合は4:6とする.   [継承]

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和文冊子 ● 人工知能2 / Artificial Intelligence II
欧文冊子 ● Artificial Intelligence II / 人工知能2

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