人工知能Ⅰ

科目基礎情報

学校	福井工業高等専門学校	開講年度	2017
授業科目	人工知能Ⅰ
科目番号	0144	科目区分	専門 / 必修
授業形態	講義	単位の種別と単位数	学修単位: 1
開設学科	電子情報工学科	対象学年	5
開設期	前期	週時間数	1
教科書/教材	「人工知能の基礎」小林一郎著（サイエンス社）
担当教員	小松 貴大

到達目標

シンプルな基本的な問題解決方法を理解して複雑な問題に適用できる能力を身につけることにより、人間の知能を生み出している諸機能をコンピュータ上で実現するための基本的な考え方を理解できること。

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	問題解決の探索手法について詳細に説明できる	問題解決の探索手法について説明できる	問題解決の探索手法について説明できない
評価項目2	探索手法のアルゴリズムを問題に適切に適用できる	探索手法のアルゴリズムを問題に適用できる	探索手法のアルゴリズムを問題に適用できない
評価項目3	命題論理について詳細に説明できる	命題論理について説明できる	命題論理について説明できない
評価項目4	命題に対して適切な導出原理を用いて真偽を確かめることができる	命題論理における導出を適用して問題を解ける	命題論理における導出を適用して問題を解くことができない

学科の到達目標項目との関係

JABEE JA2

JABEE JA3

教育方法等

概要:

問題を解いたり、言語を理解したり、話声を聞いたり、物を見て意味を理解したり、知識をうまく整理し必要に応じて取り出して適用するなど、私たち人間は柔軟にそのときどきで問題を解決できる。この人間の知能を生み出している諸機能をコンピュータ上で実現するための基本的な考え方を学ぶ。

授業の進め方・方法:

教科書に準拠して、問題解決のためのモデル設計の方法、モデルに対する探索の手法といった基礎的事項及び知識表現の種類として、記号論理、意味ネットワーク、オントロジーについて講義するとともに、レポートを課し演習を行うことにより理解度を高める。

注意点:

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	シラバス説明＆ガイダンス、人工知能とは、人工知能の関連分野、人工知能の歴史 [授業外学習] 問題解決の状態空間モデルの予習	人工知能研究の歴史について説明できる
		2週	状態空間モデル [授業外学習] 宣教師と先住民問題の状態空間を完成させる	探索手法の分類ができる
		3週	縦型探索、横型探索、反復深化探索 [授業外学習] 探索方法による探索順の違いに関する問題を解く	縦型探索、横型探索、反復深化探索 のアルゴリズムについて説明できる
		4週	山登り法、最適探索、最良優先探索、A*アルゴリズム [授業外学習] A*アルゴリズムの問題を解く	山登り法、最適探索、最良優先探索、A*アルゴリズム のアルゴリズムについて説明できる
		5週	AND/ORグラフ [授業外学習] ミニマックス法、アルファベータ法について予習	AND/ORグラフについて説明できる
		6週	ミニマックス法、アルファベータ法 [授業外学習] αカット、βカットを用いた問題を解く	αカット、βカットを用いて問題を解ける
		7週	中間試験
		8週	命題論理、述語論理 [授業外学習] 連言標準形と選言標準形の変換に関する問題を解く	命題論理の基礎体系について説明できる
	2ndQ
		9週	節形式，スコーレム標準形 [授業外学習]  反駁導出を用いた証明の予習	述語論理式を節形式，スコーレム標準形へと変形できる
		10週	反駁導出 [授業外学習]  意味の木、真理値表を用いた証明の予習	反駁導出を用いて問題の真偽を確かめられる
		11週	意味の木による証明、真理値表を用いた証明 [授業外学習]  反駁導出、意味の木、真理値表を用いた問題を解く	意味の木、真理値表を用いて問題の真偽を確かめられる
		12週	ホーン推論、SLD導出 [授業外学習] SLD導出を用いた問題を解く	SLD導出を用いて推論を行い、問題の真偽を確かめられる
		13週	Prolog [授業外学習] Prologを用いた問題を解く	Prologについて説明できる
		14週	９週目～１３週目の授業内容の復習・演習 [授業外学習] 配布演習問題プリント
		15週	学習のまとめ
		16週

評価割合

	中間試験	中間テスト直しレポート1	期末テスト	期末テスト直しレポート	授業中の問題解答	合計
総合評価割合	50	5	50	5	10	120
基礎的能力	20	2	20	2	0	44
専門的能力	30	3	30	3	10	76