到達目標
人工知能の要素技術である探索アルゴリズム，知識表現，ファジィ理論，ニューラルネットワークの基礎事項について理解したうえで，問題および課題を解くことで(D-2)を達成する．
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 |
| 知識処理の理解 | 知識処理である探索アルゴリズム，知識表現，ファジィ推論について十分に説明できる． | 知識処理である探索アルゴリズム，知識表現，ファジィ推論について説明できる． | 知識処理である探索アルゴリズム，知識表現，ファジィ推論について説明できない． |
| ニューラルネットワークの理解 | 神経細胞を工学的に模したニューロンモデルの名称と役割および学習について，授業で提示した内容を十分に説明できる． | 神経細胞を工学的に模したニューロンモデルの名称と役割および学習について，授業で提示した内容を説明できる． | 神経細胞を工学的に模したニューロンモデルの名称と役割および学習について，授業で提示した内容を説明できない． |
| 人工知能の研究動向 | 人工知能の技術について理解し，最新の研究成果について自ら調べ，説明することができる． | 人工知能の最新の研究成果について自ら調べ，説明することができる． | 人工知能の最新の研究成果について自ら調べ，説明することができない． |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
人工知能技術を支える知識処理の基礎について，探索・推論・学習を中心に問題解決を行うための手法について学習する．
授業の進め方・方法:
・講義形式で行う．
・課題およびレポートを課するので必ず提出をすること．
・なお，この科目は学修単位科目であり，授業時間30時間に加えて，自学自習時間60時間が必要である．事前・事後学習として課題等を与えるので授業時間外で自学自習をすること．
注意点:
＜成績評価＞達成度の評価(70%)，課題およびレポートの提出物の評価(30%)とし100点満点で(D-2)を評価した得点を成績とする．なお，60点以上を獲得した者を合格とし，59点以下の者を不合格とし成績は「不可」とする．また，各評価の結果によっては，教員の判断により再度評価を行う場合がある．再度評価の場合，成績は最大60点とする．
＜オフィスアワー＞水曜日16:00～17:00，電子情報工学科棟 3F力丸教員室．この時間にとらわれず必要に応じて来室可．
＜備考＞本科目は学修単位科目であり,授業時間30時間に加えて,自学自習時間60時間が必要です．
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス |
人工知能の概要について説明できる．
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| 2週 |
探索アルゴリズム(1) |
状態空間探索アルゴリズムについて説明できる．
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| 3週 |
探索アルゴリズム(2) |
評価による探索について説明できる．
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| 4週 |
探索アルゴリズム(3) |
ゲーム探索アルゴリズムについて説明できる．
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| 5週 |
知識表現(1) |
if-thenルールによる知識表現について説明できる．
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| 6週 |
知識表現(2) |
論理式による知識表現について説明できる．
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| 7週 |
ファジィ論理 |
ファジィ集合，ファジィ論理演算について説明できる．
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| 8週 |
ファジィ推論 |
ファジィ理論、ファジィ推論に関する演習問題が解ける．
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| 2ndQ |
| 9週 |
ニューラルネットワーク |
神経細胞を工学的に模したニューロンモデルの名称と役割について説明できる．
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| 10週 |
学習アルゴリズム(1) |
探索における学習アルゴリズムについて説明できる．
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| 11週 |
学習アルゴリズム(2) |
ニューラルネットワークの学習アルゴリズムについて説明できる．
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| 12週 |
学習アルゴリズム(3) |
バックプロパゲーションについて説明できる．
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| 13週 |
様々な学習アルゴリズム |
自己組織化，自律エージェントについて説明できる．
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| 14週 |
最新の人工知能研究 |
最先端の人工知能研究について調査し説明できる．
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| 15週 |
理解度の確認 |
授業内容に関し，理解しているかまたは説明できるかを評価をする．
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| 16週 |
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評価割合
| 試験 | 小テスト | 平常点 | レポート | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 配点 | 70 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |