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授業科目名知能システム工学 経
配当年次3年次配当
単位数2単位
授業担当教員坂根 茂幸
教員カナ氏名サカネ シゲユキ
履修条件: この科目を履修するにあたっての前提知識はとくにない。
科目の目的・到達目標 人工知能の基礎的な技術、考え方を理解する。
授業の概要 近年、人間の知能のような高度な知的処理を行うシステムが様々な分野で使われており、今後もより高度な知能システムの実現が期待されている。「知能システム工学」の背景には、20世紀後半の人工知能(Artificial Intelligence)を中心とする多様な知能システムの研究、そしてそれらの実用化の歴史がある。本講義は、経営システム工学科の他の講義科目、例えば、OR、データ解析、最適化手法、ソフトコンピューティング等とも関連が深い。また、従来は記号処理が中心であった人工知能において、近年、確率・統計的なアプローチも発展しつつある。本科目では、これまでの知能システム工学の歩みをたどりながら、その基礎技術と考え方を学ぶ。
授業計画 第1回 人工知能の歴史

 第2回 Lispの基礎(1):S式の評価、リスト処理、述語

 第3回 Lispの基礎(2):条件分岐、反復処理、関数、再帰関数

 第4回 探索(1):状態空間、縦型探索、横型探索

 第5回 探索(2):コスト付き探索、A*アルゴリズム

 第6回 探索(3):AND/ORグラフの探索、ミニマックス法、α-β探索

 第7回 計画:GPS、STRIPS、階層的計画

 第8回 論理と推論:一階述語論理、導出原理、定理証明、PROLOG

 第9回 知識表現(1)プロダクションシステム、意味ネットワーク

 第10回 知識表現(2)ベイジアンネットワーク:条件付独立、確率推論

 第11回 学習(1)ニューラルネットワーク:パーセプトロン、誤差逆伝播法

 第12回 学習(2)決定木学習、強化学習

 第13回 進化計算:遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラミング

 第14回 まとめ
評価方法 出席、試験、およびレポートの成績を総合して評価する。
テキスト・参考文献等 テキスト:特に指定しない。必要に応じてプリントを配布する。

 参考文献:白井良明著「人工知能の理論 (増補)」(コロナ社 2,100円)

      松本啓之亮他著「知能システム工学入門」(コロナ社 2,200円)

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