到達目標
1.人工知能の様々な技術的側面を俯瞰しつつ、各技術の特徴を把握できる。
2.各技術の専門的な探求は求めないが、原理と位置づけを説明できる。
3.各技術のイメージを捉えるためにシミュレーションを用意するので、これを理解し、更に学生自らプログラムを加工、応用できる。
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 |
| 人工知能の様々な技術的側面を俯瞰しつつ、各技術の特徴を把握できる。 | 人工知能の様々な技術的側面を俯瞰しつつ、各技術の特徴を把握し説明できる。 | 人工知能の様々な技術的側面を俯瞰しつつ、各技術の特徴を把握できる。 | 人工知能の様々な技術的側面を俯瞰しつつ、各技術の特徴を把握できない。 |
| 各技術の専門的な探求は求めないが、原理と位置づけを説明できる。 | 原理と位置づけを事例を挙げて説明できる。 | 原理と位置づけを説明できる。 | 原理と位置づけを説明できない。 |
| 各技術のイメージを捉えるためにシミュレーションを用意するので、これを理解し、更に学生自らプログラムを加工、応用できる。 | 各技術のイメージを捉えるためにシミュレーションを理解し、プログラムを加工、応用できる。 | 各技術のイメージを捉えるためにシミュレーションを理解し、プログラムを加工できる。 | 各技術のイメージを捉えるためのシミュレーションを理解できず、プログラムを加工できない。 |
学科の到達目標項目との関係
【本校学習・教育目標（本科のみ）】 ２
説明
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教育方法等
概要:
本授業の目的は人工知能全般に基礎理論と応用への糸口を理解することにある。人工知能は新技術の保育器と言われるようにあらゆる分野の基盤要素を包含しており、これらを幅広く理解することが、今後の専門分野への布石になると考える。理解を助けるために、Excelによるシミュレーションを併用する。
授業の進め方・方法:
・教科書に添って理論的な説明を行い、適宜シミュレーションを見せる。
・説明は、プロジェクターで教科書の基原稿を使用して行う。
・シミュレーションはプロジェクターで動作を見せると共に、可能なら各自のPCで動作確認させる。
・教科書以外の教材が必要な場合は、別途コピーを配布する。
注意点:
・.試験や課題レポート等は、JABEE 、大学評価・学位授与機構、文部科学省の教育実施検査に使用することがある。
・.授業参観される教員は当該授業が行われる少なくとも1週間前に教科目担当教員へ連絡してください。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
オリエンテーション |
シラバスの説明、ビデオ視聴
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| 2週 |
人工知能概論 |
学習の心構え、研究分野概観
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| 3週 |
認知心理学 |
脳の認知メカニズム
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| 4週 |
ニューラルネットワーク①
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基本概念
Perceptronの学習と想起
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| 5週 |
ニューラルネットワーク② |
Perceptronの線形分離可能性
文字認識シミュレーション
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| 6週 |
ニューラルネットワーク③ |
Hopfield Networkの学習と想起
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| 7週 |
ニューラルネットワーク④ |
Hopfield Networkのエネルギー計算、文字認識シミュレーション
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| 8週 |
ニューラルネットワーク⑤ |
深層学習
その他のニューラルネットワーク
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| 2ndQ |
| 9週 |
前期中間試験 |
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| 10週 |
ファジィ理論① |
ファジィの基本概念、ファジィ推論、空調制御シミュレーション
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| 11週 |
ファジィ理論② |
ファジィ制御の考え方、ファジィ制御シミュレーション
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| 12週 |
ファジィ理論③ |
ファジィの応用、ファジィ関係
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| 13週 |
遺伝的アルゴリズム① |
遺伝的アルゴリズムの基本概念
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| 14週 |
遺伝的アルゴリズム② |
遺伝的アルゴリズムの要素技術
遺産分配シミュレーション
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| 15週 |
遺伝的アルゴリズム③ |
遺伝的アルゴリズムの応用
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| 16週 |
問題解決 |
問題のモデル化と解決手順
ＭＣ問題シミュレーション
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
探索法 |
モデル空間の探索アルゴリズム
様々な探索法シミュレーション
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| 2週 |
ゲーム戦略 |
ゲーム戦略の概要
αβ枝刈りシミュレーション
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| 3週 |
機械学習① |
機械学習の概要
バージョン空間法シミュレーション
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| 4週 |
機械学習② |
統計的機械学習
その他の機械学習
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| 5週 |
知識表現 |
知識表現の主要な形態
プロダクションシステム他
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| 6週 |
エキスパートシステム |
エキスパートシステムの構造
病気診断シミュレーション
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| 7週 |
エージェント |
エージェントの古典的課題
追跡問題シミュレーション
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| 8週 |
後期中間試験 |
後期中間試験
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| 4thQ |
| 9週 |
関数型とラムダ計算 |
関数型の特徴
ラムダ式の概念
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| 10週 |
リスト処理 |
リスト処理の原始関数
S式の概念、Lisp言語への発展
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| 11週 |
LISP言語 |
Lisp1.5、Common Lisp
プログラム例、Lispマシン
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| 12週 |
命題論理 |
命題論理の考え方
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| 13週 |
述語論理 |
述語論理の考え方、導出原理
Prolog言語への発展
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| 14週 |
Prolog言語 |
DEC10 Prolog、ISO Prolog
プログラム例、Prologマシン
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| 15週 |
自然言語・音声処理 |
自然言語の核文法
音声認識と合成の考え方
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| 16週 |
まとめ |
ユーザインタフェース
複雑系、その他
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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 |
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 | 80 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 80 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |