| ○種別 (必須): | □ | 工学部•夜間主 (授業概要)
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| ○入学年度 (必須): | □ | 西暦 2006年 (平成 18年)
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| ○名称 (必須): | □ | (英) Artificial Intelligence (日) 人工知能 (読) じんこうちのう
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| ○形態 (不用): | 1. | 講義
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| ○コース (必須): | 1. | 2006/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]
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| ○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])
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| ○単位 (必須): | □ | 2
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| ○目的 (必須): | □ | (英) (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基礎技術を中心に解説すると共に，課題を通して，それらの応用方法を実践的に理解させることを目指す．
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| ○概要 (必須): | □ | (英) (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. 本講義の内容は初等的ではあるが，毎回，人工知能の先端技術との関係についても触れる.
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| ○キーワード (推奨): | 1. | 人工知能 (artificial intelligence)
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| 2. | 問題解決 (problem solving)
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| 3. | 知識表現 (knowledge representation)
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| 4. | 探索 (search)
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| 5. | 導出原理 (resolution principle)
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| ○先行科目 (推奨): | 1. | 離散数学入門 ([2006/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]])
| ○必要度 (任意): | □ | 0.500000
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| 2. | グラフ理論入門 ([2006/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]])
| ○必要度 (任意): | □ | 0.500000
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| ○関連科目 (推奨): | 1. | 離散数学入門 ([2006/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]])
| ○関連度 (任意): | □ | 0.500000
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| 2. | グラフ理論入門 ([2006/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]])
| ○関連度 (任意): | □ | 0.500000
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| 3. | 最適化理論 ([2006/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]])
| ○関連度 (任意): | □ | 0.500000
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| ○要件 (任意): | □ | (英) (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．
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| ○注意 (任意): | □ | (英) (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不可欠となる．
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| ○目標 (必須): | 1. | (英) (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．
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| 2. | (英) (日) 知識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．
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| ○計画 (必須): | 1. | (英) (日) 人工知能概論
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| 2. | (英) (日) 問題とその解決過程の定式化
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| 3. | (英) (日) 探索による問題解決
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| 4. | (英) (日) 探索による問題解決
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| 5. | (英) (日) 探索による問題解決
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| 6. | (英) (日) 知識の表現と利用
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| 7. | (英) (日) 論理に基づく知識表現:述語論理
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| 8. | (英) (日) 論理に基づく問題解決:導出原理
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| 9. | (英) (日) 論理に基づく問題解決:導出原理の応用
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| 10. | (英) (日) プロダクションシステムによる知識表現
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| 11. | (英) (日) 意味ネットとフレームによる知識表現
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| 12. | (英) (日) 知識の獲得と学習
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| 13. | (英) (日) 知識の獲得と学習
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| 14. | (英) (日) 人工知能の最新の話題から
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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) 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試験の成績を総合して行う.
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| ○対象学生 (任意): | □ | 開講コース学生のみ履修可能
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| ○教科書 (必須): | 1. | (英) (日) 太原育夫著「人工知能の基礎知識」近代科学社
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| ○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
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| ○URL (任意): |
| ○連絡先 (推奨): | 1. | 小野 典彦
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| ○科目コード (推奨): |
| ○備考 (任意): | 1. | (英) (日) 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.
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| 2. | (英) (日) 平常点と期末試験の成績の割合は4:6とする.
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【授業概要】(2006/人工知能)
【教育プログラム】…(3)