到達目標
□ 人工知能の基礎と応用分野の概要を理解できる
□ 探索の原理を理解し、簡単な計算ができる
□ 代表的な知識表現の方法を理解し、簡単な例の記述ができる
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 人工知能の原理と応用を説明できる | 人工知能の原理と応用を理解できる | 人工知能の原理と応用を理解できない |
| 評価項目2 | 探索と知識表現の技法を応用できる | 探索と知識表現の技法を理解できる | 探索と知識表現の技法を理解できない |
| 評価項目3 | 学習の技法を応用できる | 学習の技法を理解できる | 学習の技法を理解できない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
人工知能の各分野について、あまり高度な部分には立ち入らずに概観する。
授業の進め方・方法:
人工知能の基本である探索と知識表現について一通り学んだ後、学習や自然言語処理なやや高度な話題も紹介する。
注意点:
人工知能は多くの分野と深く関係します。関連科目との関係を踏まえて本質的な理解を目指してください。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
授業概要 |
この授業の概要を理解する
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| 2週 |
探索（１） |
状態空間表現を理解する
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| 3週 |
探索（２） |
縦型・横型探索を理解する
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| 4週 |
探索（３） |
ヒューリスティック探索を理解する
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| 5週 |
探索（４） |
探索による制約充足問題の解法を理解する
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| 6週 |
探索（５） |
ゲーム木探索を理解する
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| 7週 |
問題演習 |
授業前半の復習
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| 8週 |
中間試験 |
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| 4thQ |
| 9週 |
知識表現 |
プロダクションルールを理解する
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| 10週 |
学習（１） |
ニューラルネットワークを理解する
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| 11週 |
学習（２） |
遺伝的アルゴリズムを理解する
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| 12週 |
プランニング |
探索によるプランニングを理解する
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| 13週 |
情報検索 |
ブーリアンモデルとベクトル空間モデルを理解する
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| 14週 |
自然言語処理 |
構文解析を理解する
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| 15週 |
問題演習 |
授業後半の復習
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| 16週 |
定期試験 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系 | 情報数学・情報理論 | 離散数学に関する知識がアルゴリズムの設計に利用できることを理解している。 | 3 | 後2,後3,後4,後5,後6,後14 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
| 専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
| 分野横断的能力 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 |