到達目標
・人工知能と関連学問との関係を理解し説明できる。
・問題のモデル表現と各種探索法を説明できる。
・ゲームの状態空間とミニマックス法を説明できる。
・知識を述語論理で表現できる。
・導出を用いて推論ができる。
・知識を意味ネットワーク、フレームで表現できる。
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 |
| 評価項目1 | 問題表現を説明できる | 問題表現を理解できる | 問題表現を理解できない |
| 評価項目2 | 探索方法を説明できる | 探索方法を理解できる | 探索方法を理解できない |
| 評価項目3 | プロダクションシステムを説明できる | プロダクションシステムを理解できる | プロダクションシステムを理解できない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
人工知能の各種手法を学ぶ
授業の進め方・方法:
・授業は講義形式で行う。人工知能は学問の性質上、数式や解法がない問題を扱うので個々の問題に対して試行錯誤的な探索により解を発見する手法が用いられる。このため従来型の学問と比べて学習者は勉強しづらいと感じることが多いので授業をよく聞き、質問はなるべく早くして理解に努めること。
注意点:
・学問の性質上、いろいろな手法が横並びに存在し、それらを一つ一つ学ぶので、短時間で全てを学ぶのは困難である。
よって極力授業中に理解し、復習をしっかりすること。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス |
科目の性質、学習法、成績評価を理解する
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| 2週 |
人工知能とは |
人工知能の定義、歴史を説明できる
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| 3週 |
問題のモデルと解の探索法 |
問題のモデル化と探索を説明できる
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| 4週 |
系統的な解の探索 |
縦型探索と横型探索を説明できる
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| 5週 |
知識を用いた探索 |
ヒューリステック探索を説明できる
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| 6週 |
大規模な探索 |
問題分割ができる
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| 7週 |
コスト付グラフの系統的探索 |
コスト付グラフの探察法を説明できる
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| 8週 |
前期中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
最良優先探索 |
最良優先探察を説明できる
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| 10週 |
Ａアルゴリズム |
Ａアルゴリズムを説明できる
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| 11週 |
ミニマックス探索 |
ミニマックス探索を説明できる
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| 12週 |
命題論理 |
論理式の解釈について説明できる
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| 13週 |
論理式の標準形 |
論理式を標準形に変換できる
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| 14週 |
論理式と推論 |
論理式を用いた推論の原理を説明できる
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| 15週 |
述語論理 |
述語論理で知識が表現できる
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| 16週 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
導出原理 |
導出原理を説明できる
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| 2週 |
スコーレム標準形 |
スコーレム関数を説明できる
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| 3週 |
導出原理による証明 |
導出原理を用いて証明ができる
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| 4週 |
単一化 |
二つの節の単一化ができる
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| 5週 |
ホーン節 |
ホーン節の定義を正しく言える
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| 6週 |
ホーン集合に対する導出 |
ホーン集合を用いて導出ができる
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| 7週 |
Prologとその処理系 |
Prologの文法を説明できる
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| 8週 |
後期中間試験 |
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| 4thQ |
| 9週 |
Prologプログラミング |
Prologでプログラムが書ける
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| 10週 |
知識を用いた問題の解決 |
知識を用いた問題の解決法を説明できる
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| 11週 |
ルールによる知識表現 |
プロダクションルールの定義を説明できる
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| 12週 |
プロダクションシステムの基本構成 |
プロダクションシステムの基本構成図を書ける
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| 13週 |
プロダクションシステムの例題1 |
車の自動運転システムへの応用例を説明できる
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| 14週 |
プロダクションシステムの例題2 |
ロボットアームへの応用例を説明できる
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| 15週 |
試験の解答・解説 |
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| 16週 |
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評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 75 | 0 | 0 | 25 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 25 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 35 |
| 専門的能力 | 25 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 35 |
| 分野横断的能力 | 25 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 30 |