概要:
人工知能に関する分野は、発展が著しく、日進月歩で技術開発が行われている。人工知能の技術を活用した製品、サービスも産業で積極的に開発されており、人工知能に関する基礎知識は情報系分野の技術開発担う者の必須の知識となっている。本講義では、人工知能分野全体を俯瞰し、基礎知識を演習を通じて実践力を養い、実社会へ適用可能な人工知能分野に関する基礎力を身につける。
この科目は企業にて，生産工程における画像検査に関与していた教員がその経験を活かし，実際に現場で使われている人工知能技術に関しても講義形式で授業を行うものである。
授業の進め方・方法:
(1) 座学・演習を行う。必要に応じて小テスト・演習および課題（レポート）を実施する。講義中に課す課題は、講義で学んだ内容に関して理解を確認し、演習する機会であるため、必ず問題を解き、提出すること。
(2) 本科目は学修単位であるので、次のような自学自習を60時間以上行うこと。
(a) 講義受講の準備のために予習や、理解の確認のために復習する。
(b) 課題（レポート）の作成を行う。
(c) 演習問題の解答作成を行う。
(d) 定期試験の準備をする。
(3) 試験は、前期期末試験を1回実施する。積極的に授業に参加することが肝要である。
(4) 講義の内容に関して質問等がある場合は、徳光・原田（篤）のところまで来ること。
注意点:
| 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 | 情報系分野 | ソフトウェア | アルゴリズムの概念を説明できる。 | 2 | 前1 |
| 与えられたアルゴリズムが問題を解決していく過程を説明できる。 | 2 | 前2,前7 |
| 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを説明できる。 | 2 | 前8,前9,前10,前14,前15,前16 |
| 整列、探索など、基本的なアルゴリズムについて説明できる。 | 2 | 前3 |
| 時間計算量によってアルゴリズムを比較・評価できることを説明できる。 | 2 | |
| 領域計算量などによってアルゴリズムを比較・評価できることを説明できる。 | 2 | |
| コンピュータ内部でデータを表現する方法(データ構造)にはバリエーションがあることを説明できる。 | 2 | 前4,前5 |
| 同一の問題に対し、選択したデータ構造によってアルゴリズムが変化しうることを説明できる。 | 2 | 前6,前11,前12,前13 |
| リスト構造、スタック、キュー、木構造などの基本的なデータ構造の概念と操作を説明できる。 | 2 | |
| リスト構造、スタック、キュー、木構造などの基本的なデータ構造を実装することができる。 | 2 | |
| ソフトウェアを中心としたシステム開発のプロセスを説明できる。 | 1 | |
| ソースプログラムを解析することにより、計算量等のさまざまな観点から評価できる。 | 2 | |
| 同じ問題を解決する複数のプログラムを計算量等の観点から比較できる。 | 2 | |