人工知能基礎

人工知能（AI：Artificial Intelligence)とは、人間の知能のメカニズムを解明し、それを計算機上に実現して計算機を人間のように思考させ問題解決させることを目的とする学問分野である。本講義では、応用領域に依存しないＡＩの基礎的知識（探索と推論、知識表現等）に関する理論と方法を講義するほか、最近の人工知能研究の動向とその新しいAI技術の紹介をする。

１．人工知能研究の歴史と分野
２．問題の表現と状態空間
３．基本的探索手法（深さ優先探索，幅優先探索）
４．基本的探索手法（山登り法，最良優先探索法）
５．基本的探索手法（Ａ*アルゴリズム、ゲーム木の探索）
６．論理と推論（命題論理: トートロジィ, 矛盾，充足可能）
８．論理と推論（論理的帰結と演繹定理）
９．論理と推論（命題論理における導出原理）
10．論理と推論（完全性定理と健全性定理，述語論理式の構文と知識表現）
11. 知識表現と知識ベース (意味ネットワーク，フレーム）
12. 機械学習 (種々の学習手法、決定木学習とその応用）
13. 最近のトピック：議論するマルチエージェントとその応用
14. 最近のトピック：セマンティックWeb, オントロジー, Webインテリジェンス
15. 期末試験

開講部	システム工学部
開講学科	電子情報システム学科
開講学年	3年次
開講時期	前期
単位数	2
単位区分	選択
系列区分	専門
講義区分	講義

P0530200

授業の教育目的及び方針

授業内容

評価方法

教科書

備考

環境との関連