人工知能

Artificial Intelligence

9961165

63ININS301

桂田　浩一

Kouichi Katsurada

2024年度後期

2024 Second Semester

水曜2限

Wednesday 2nd. Period

創域理工学部　数理科学科、情報計算科学科

Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology
Department of Information Sciences, Faculty of Science and Technology

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

人工知能の基本的な概念，方法論について解説する．

知的情報処理について理解する．
数学科ディプロマポリシーにある「習得した専門知識や教養をもとに、自ら課題を発見し、解決する能力」を身に付けるための科目である．

問題解決を中心に探索，論理表現と推論，知識表現などを理解する．

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

論理数学1と関連があるので同時に履修することが望ましい．

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授業内容に応じて予習・復習を行う．各回の授業前に教科書の該当ページを2時間程度かけて読んでおくこと．授業後にも2時間程度かけて授業内容を復習すること．

授業内で実施するレポート（25%程度）と到達度評価（75%程度）によって評価を行う．

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

Y

「新人工知能の基礎知識」  （近代科学社）

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

なし

１．序論
　人工知能とは何か，人工知能研究の流れについて理解する．

２．問題解決
　問題の表現，問題解決プロセスの表現について理解する．

３．探索／情報検索
　基本的な探索法について理解する．

４．探索／情報検索
　ヒューリスティック探索法について理解する．

５．探索／情報検索
　ゲーム木の探索法について理解する．

６．命題論理
　知識処理に必要な命題論理の構文論と意味論について理解する．

７．命題論理
　命題論理による推論について理解する．

８．述語論理（１）
　知識処理に必要な述語論理の構文論について理解する．

９．述語論理（２）
　知識処理に必要な述語論理の意味論について理解する．

10．導出原理（１）
　節形式への変形について理解する．

11．導出原理（２）
　スコーレム標準形について理解する．

12．導出原理（３）
　エルブランの定理について理解する．

13．導出原理（４）
　導出原理と単一化について理解する．

14．遺伝的アルゴリズム
　遺伝的アルゴリズムの基礎について理解する．

15．まとめ
　授業のまとめを行う．

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