学部専門教育
工学
2005
知能情報処理
栗原 正仁(情報科学研究科)、野中 秀俊(情報科学研究科)
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学部専門教育 知能情報処理(2005)

教員
栗原 正仁(情報科学研究科)、野中 秀俊(情報科学研究科)
概要

人工知能技術に基づく知的ソフトウェアの構成要素を学ぶ.この分野の技術は多岐にわたっているが,本講義では概念が記号化された以降の高次レベルでの推 論や学習および不確実性の数理的な扱いを中心に学ぶ.(それに対して,信号として与えられる低次レベルのパターンを知的に扱う技術は別の講義でなされている.)
さらに,人間の知能に加えて感覚や運動の特性まで考慮したヒューマンインタフェースのデザインの基礎を学ぶ.

講義資料

1.  ガイダンス 講義ノート

2.  AIプログラミング(1)  Javaとオブジェクト指向 講義ノート

3.  探索(1)  探索による問題解決 講義ノート

4.  探索(2)  知識なしの探索 講義ノート

5.  探索(3)  知識に基づく探索 講義ノート

6.  探索(4)  ゲームプレイング 講義ノート

7.  制約充足(1)  制約充足問題 講義ノート

8.  制約充足(2)  局所整合と局所探索 講義ノート

9.  不確実性推論(1)  ファジィ推論 講義ノート

10.  不確実性推論(2)  ベイジアンネット 講義ノート

11.  学習(1)  決定木の学習 講義ノート

12.  ヒューマンインタフェース(1)

13.  ヒューマンインタフェース(2)

14.  ヒューマンインタフェース(3)

定期試験  2005年度 | 2004年度 | 2003年度  レポート  2005年度

‡ これらの資料は制限資料です。

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タグ
対象
3年生 工学部
単位等
講義,選択,2単位
キーワード
人工知能プログラミング,探索,制約充足,不確実性,学習,ヒューマンインタフェース
シラバス

<到達目標>
人工知能プログラミングの基礎概念を理解する. 反復深化探索,最良優先探索,A*アルゴリズム,ゲームプレイング等の探索手法の基本的な考え方とアルゴリズムを理解する. 制約充足問題およびその解法として,バックトラック法,フォワードチェック,局所探索法などの考え方とアルゴリズムを理解する. ファジィ推論およびベイジアンネットによる不確実環境下での推論手法の概略を理解する. 決定木の学習などの学習関連技術の概略を理解する. 感覚・運動系を始めとした生理学的知見,記憶と学習を始めとした認知科学的知見に基づいて,ヒューマンインタフェースの設計や評価について理解する.

 

<授業計画>

1. 知能情報処理の概要
2.人工知能プログラミング
3.検索(1)
4.探索(2)
5.探索(3)
6.探索(4)
7.制約充足(1)
8.制約充足(2)
9.不確実性推論(1)
10.不確実性推論(2)
11.学習
12.ヒューマンインタフェース(1)
13.ヒューマンインタフェース(2)
14.ヒューマンインタフェース(3)
15.定期試験

 

<評価の基準と方法>
定期試験(50点)とレポート(50点)によって総合的に学習の達成度を評価する.ただし,出席回数が授業回数の2分の1に満たないものは不合格とする. レポートについては,内容の正確性(授業内容を正しく理解していること),独創性(人まねでないこと),興味深さ(学術または応用の観点からのおもしろさ),および表現力(わかりやすいとか見栄えが美しいこと)を評価して,以下のように得点化する.

SuperA(50点) A評価のうち,相対的に特に優れているもの.
A(46点) 正確で,標準以上の独創性があり,興味深さまたは表現力に優れている.
B(38点) 正確で,標準的な独創性および表現力が認められる.
C(30点) 正確性があるが,その他の点で不十分である.
D(0~26点) 不正確な内容で,授業を理解していると判断できない.

特に,故意であるか偶然であるかによらず,表現が他のレポートや出展に酷似しているレポートの評価は相当の減点となる.

 

<備考>
記号論理,システム理論,自然言語処理,パターン認識,自律分散処理,ロボティクスの各授業も人工知能に関連しているので合わせて学習することが好ましい.

 

<講義指定図書>
エージェントアプローチ人工知能

備考
学生による動画紹介レビュー

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