Course Objectives
１．知的な問題解決の手順および各手法を理解する．
２．各種手法やツールを実際に利用できるようになる．
Rubric
| 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 | 知的情報処理について、さまざまな手法を理解し、適切な手法を選択し利用できる。 | 知的情報処理について、さまざまな手法があることを知っており、その手法を応用できる。 | 知的情報処理について、いくつかの手法を知っており、一部の手法を利用できる。 |
| 評価項目2 | | | |
| 評価項目3 | | | |
Assigned Department Objectives
到達目標 B 1
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JABEE c-3
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Teaching Method
Outline:
人間の知的機能を計算機において実現することには、知識をどのように獲得し、どのように表現し、どのように判断するか等の問題がある。現在、これを解決する手法がいくつか確立している。本講義ではこれらの手法を演習をまじえながら具体的に学ぶ。
Style:
講義と演習を行いながら学習を進める。実際に大きなプログラムを作成する演習も行う。演習のレポートには学習シート的な内容も記述する。また、受講生は授業内容を理解するために復習を必ず行うこと。
Notice:
試験８０％＋演習２０％で評価する
Characteristics of Class / Division in Learning
Course Plan
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Theme |
Goals |
| 2nd Semester |
| 3rd Quarter |
| 1st |
人工知能とは、
問題解決の手順
【事前事後学習の内容（1時間）】演習問題 |
人工知能の概略と問題解決の手順、問題の定式化、状態空間法について学び、演習を行う。問題分割法について学び、演習を行う。
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| 2nd |
盲目的探索
【事前事後学習の内容（0.5時間）】演習問題 |
盲目的探索について学ぶ。
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| 3rd |
盲目的探索演習
【事前事後学習の内容（2時間）】プログラミング演習 |
盲目的探索のプログラムを実際に作成する。
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| 4th |
ヒューリスティクス探索
【事前事後学習の内容(1時間）】演習問題 |
ヒューリスティクス探索(山登り法、最良優先探索,A*アルゴリズム)について学ぶ。
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| 5th |
ゲームの探索
【事前事後学習の内容（0.5時間）】演習問題 |
min-max法、アルファベータ法について学ぶ。
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| 6th |
知識の表現、
【事前事後学習の内容（1時間）】演習問題 |
ルール、意味ネットワーク、フレーム、述語論理について学ぶ。
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| 7th |
Prolog入門
【事前事後学習の内容（1時間）】プログラミング演習 |
Prologの使い方を学び、演習を行う。
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| 8th |
中間試験
【事前事後学習の内容（2時間）】試験勉強 |
問題の定式化、探索、知識の表現、Prologについて試験を行う。
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| 4th Quarter |
| 9th |
中間試験解答、解説
決定木(1)
【事前事後学習の内容（1.5時間）】試験範囲復習、演習問題 |
問題の定式化、探索、、知識の表現、Prologについて試験の解答、解説を理解する。
決定木と基本的決定木構築方法について学ぶ
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| 10th |
決定木(2) |
CARTと決定木の枝刈りについて学ぶ
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| 11th |
SVM
【事前事後学習の内容（1時間）】演習問題 |
SVMについて学ぶ
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| 12th |
遺伝的アルゴリズム
【事前事後学習の内容（2時間）】演習問題 |
遺伝的アルゴリズムについて学び、演習を行う。
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| 13th |
ニューラルネットワーク(1)
【事前事後学習の内容（1時間）】演習問題 |
ニューラルネットワークの基本について学ぶ
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| 14th |
ニューラルネットワーク(2)
【事前事後学習の内容（1時間）】演習演習 |
近年のニューラルネットワークで用いられる手法について学ぶ
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| 15th |
期末試験
【事前事後学習の内容（2時間）】試験勉強 |
決定木、SVM、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークについての試験を行う。
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| 16th |
答案返却など
【事前事後学習の内容（0.5時間）】試験範囲復習
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決定木、SVM、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークについての試験の解答、解説を理解する。
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Evaluation Method and Weight (%)
| 試験 | 演習 | | | | | Total |
| Subtotal | 80 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 10 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 |
| 専門的能力 | 60 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 70 |
| 分野横断的能力 | 10 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 |