人工知能特論

科目基礎情報

学校 弓削商船高等専門学校 開講年度 令和03年度 (2021年度)
授業科目 人工知能特論
科目番号 0017 科目区分 専門 / 選択
授業形態 授業 単位の種別と単位数 学修単位: 2
開設学科 生産システム工学専攻 対象学年 専1
開設期 後期 週時間数 2
教科書/教材 E-learning サイト:http://moodle2020.center.yuge.ac.jp
担当教員 長尾 和彦

目的・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

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専門 E1 説明 閉じる
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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
授業の進め方と授業内容・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

アクティブラーニング
ICT 利用
遠隔授業対応
実務経験のある教員による授業

授業計画

授業内容・方法 週ごとの到達目標
後期
3rdQ
1週 ガイダンス(moodle の使い方)
2週 Eclipse の使い方
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。
4週 知識と推論/探索手法
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。
6週 開発(1) 開発環境の構築 例)機械学習による画像認識
7週 開発(2)
8週 相互評価とフィードバック
4thQ
9週 開発(3)
10週 開発(4)
11週 開発(5)
12週
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
14週
15週 レポート作成・提出
16週 講評・まとめ

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00080200100
基礎的能力000400040
専門的能力000200020
分野横断的能力000200020
学習意欲000020020