| 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 | 状態空間表現を理解できる。状態空間を探索し,問題を解くことができる。 | 状態空間表現を理解できる。状態空間を探索する手続きを理解することができる。 | 状態空間表現を理解できない。状態空間を探索する手続きを理解することができない。 |
評価項目2 | 多段決定問題の構成要素を理解できる。動的計画法,強化学習を用いて多段決定問題を解くことができる。 | 多段決定問題の構成要素を理解できる。動的計画法,強化学習を用いて多段決定問題を解く手続きを理解することができる。 | 多段決定問題の構成要素を理解できない。動的計画法,強化学習を用いて多段決定問題を解く手続きを理解することができない。 |
評価項目3 | 自然言語処理と記号論理の構成要素を理解できる。述語論理の導出原理を用いて質問応答問題を解くことができる。 | 自然言語処理と記号論理の構成要素を理解できる。述語論理の導出原理を用いて質問応答問題を解く手続を理解することができる。 | 自然言語処理と記号論理の構成要素を理解できない。述語論理の導出原理を用いて質問応答問題を解く手続を理解することができない。 |
評価項目4 | 位置推定問題の構成要素を理解できる。ベイズフィルタ,粒子フィルタを用いて位置推定問題を解くことができる。 | 位置推定問題の構成要素を理解できる。ベイズフィルタ,粒子フィルタを用いて位置推定問題を解く手続を理解することができる。 | 位置推定問題の構成要素を理解できない。ベイズフィルタ,粒子フィルタを用いて位置推定問題を解く手続を理解することができない。 |
評価項目5 | クラスタリングとパターン認識の構成要素を理解できる。K-means法を用いてクラスタリング問題を解くことができる。ニューラルネットワークを用いてパターン認識問題を解くことができる。 | クラスタリングとパターン認識の構成要素を理解できる。K-means法を用いてクラスタリング問題を解く手続を理解することができる。ニューラルネットワークを用いてパターン認識問題を解く手続を理解することができる。 | クラスタリングとパターン認識の構成要素を理解できない。K-means法を用いてクラスタリング問題を解く手続を理解することができない。ニューラルネットワークを用いてパターン認識問題を解く手続を理解することができない。 |