到達目標
コンピュータが発明されて以来人間の知的活動を肩代わりするものとして 、コンピュータには多くの期待が寄せられてきた。人工知能（AI）は 、一時期のブームを越え、現実的な技術として応用段階に入っている。
本講義では、ゲーム分野における人工知能の応用例を学習し、実際のカードゲームにおけるアルゴリズムの構築について考察する。
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 |
| 人工知能の役割・目的・視点について理解できる | AIの応用事例とトピックを説明できる | AI の応用事例を複数あげることができる | AI の応用分野を挙げられない |
| 基本的な探索手法を活用できる | 具体的な問題に応用できる | 例題の動作が理解できる | 動作が理解できない |
| 知識の表現方法を理解し、適切な表現方法を選択できる | 知識表現の特徴に応じ利用できる | 知識表現の特徴を説明できる | 知識表現を分類できない |
| 具体的な問題に人工知能的アプローチを適用できる | プログラムを開発できる | 対戦可能なプログラムを開発できる | 対戦可能なプログラムを作成できない |
学科の到達目標項目との関係
専門 A1
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専門 A2
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教養 B2
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教養 C3
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専門 E1
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専門 E2
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専門 E3
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教育方法等
概要:
人工知能分野で注目されているトピックについて演習テーマを定め、学習内容を各自で定める。
機械学習による画像認識、ゲーム（人狼知能、大貧民）など
授業の進め方・方法:
人工知能分野で注目されているトピックについて演習テーマを定め、応用プログラムの開発を行う。
・プログラム言語として Java を用いる。
・作成した資料は moodle に登録すること。
・moodle に学習記録を残すこと。
注意点:
・作成したプログラムの対戦結果を評価に反映する。
・プログラム開発で、時間外の活動（６０時間相当）を課す。
実務経験のある教員による授業科目
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 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス(moodle の使い方） |
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| 2週 |
Eclipse の使い方 |
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| 3週 |
人工知能の定義 |
人工知能の活用分野、技術について概要を理解できること。
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| 4週 |
知識と推論／探索手法 |
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| 5週 |
演習用プログラムの作成 |
例）カードゲーム「大貧民」のプレイヤープログラムの作成を通して、知的なプログラム作成ができること。
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| 6週 |
開発（１） 開発環境の構築 |
例）機械学習による画像認識
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| 7週 |
開発（２） |
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| 8週 |
相互評価とフィードバック |
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| 4thQ |
| 9週 |
開発（３） |
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| 10週 |
開発（４） |
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| 11週 |
開発（５） |
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| 12週 |
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| 13週 |
実用化された人工知能 |
日常生活で実用化された人工知能について調査し、レポートをまとめる
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| 14週 |
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| 15週 |
レポート作成・提出 |
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| 16週 |
講評・まとめ |
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評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 成果物 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 0 | 0 | 0 | 80 | 20 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 40 | 0 | 0 | 40 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 20 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 20 |
| 学習意欲 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 20 |