知識情報処理特論

人工知能は人間が持つ理解・学習・判断などの知的な行為がどのような仕組みで行われるかといった，人間の思考過程を解明して行く学問である。これに対して，知識工学は問題解決のために人工知能の研究成果をシステム構築に応用して行くための技術である。講義では，立場の違いによるアプローチの相違を明らかにするとともに後者の立場からその基本技術（知識表現法・知識利用法・知識獲得法）を体系的に明らかにする。講義内容は次のような事項を含む。

１.人工知能研究の発展経緯と基本技術　２.知識表現言語の表現構造とその振る舞い　３.知識処理システムの基本構造　４.システムが理解するとはどういうことか？　５.モデリングとその事例　など

1．	人工知能の定義／研究の狙い／研究の動機／Turingのテスト／中国語の部屋
2．	知識工学の定義／研究対象／知識の内容／知識工学で扱う基本システム／推論エンジン
3．	一般問題解決システムGPS／探索理論／定理証明／LISPの誕生
4．	DENDRALシステムとMYCINシステム／意味ネットワーク・モデル／黒板モデル
5．	フレーム・モデル／オブジェクト・モデル／Prologの誕生
6．	不確実性下での推論／デフォルト推論
7．	仮説推論／協調型推論／定性推論
8．	機械学習／説明に基づく学習／事例に基づく推論
9．	ニューロコンピューティングの歴史，バックプロパゲーション／Hopfieldモデル
10．	Boltzmanモデル／自己組織化(教師なし学習と教師付き学習)／多層型ネットワ
11．	ファジィ集合／ファジィ推論
12．	強化学習
13．	遺伝的アルゴリズム
14．	遺伝的プログラミング
15．	マルチエージェント・モデル

開講部	大学院理工学研究科　修士課程
開講学科	電気電子情報工学専攻
開講学年	1年次
開講時期	後期
単位数	2
単位区分	特修
系列区分	特論
講義区分	講義

1M880000

科目英語名称

授業内容

授業計画

評価方法と基準

教科書・参考書

環境との関連