| 科目名 |
知的情報処理 |
| クラス |
− |
| 授業の概要 |
人間の情報処理方法についての解説を適宜織り交ぜて、人工知能の理論や技術の講義を行う。 |
| 授業の到達目標 |
人工知能が、何らかの知能を持つコンピュータあるいはソフトウェアであると定義すると、そのようなものを作る上で一番参考になるのは、人間の情報処理方法である。本授業では、人工知能に関して、今まで培われてきた理論や技術を解説するとともに、そのような理論や技術が、どのような人間の情報処理方法を参考に作られてきたかを理解することが目標である。 |
| 授業計画 |
１． 人工知能の歴史
２． 問題解決手法
３． 知識工学（意味ネットワークやフレームなどの意味表現形式と、それらを使った各種推論方法）
４． 自然言語処理（形式言語学や、各種構文解析手法など）
５． 画像処理（２次元画像から、３次元画像の復元）
６． ニューラル・ネットワーク
７． 遺伝的アルゴリズム |
| テキスト・参考書及び自学自習についての情報 |
テキスト： 本授業全体をカバーする市販の適当なテキストが存在しないため、使用しない。
参考書及び自学学習についての情報： 授業計画で挙げた７項目のそれぞれに、膨大な参考書や論文があり、ここでは、そのための充分なスペースがないため、授業中、適宜紹介する。 |
| 授業の形式 |
講義を聞いているだけでは、なかなか頭に定着しないので、ある程度講義が進むたびに、机上で演習を行う。 |
| 評価の方法（評価の配点比率と評価の要点） |
(1) 期末テスト
(2) 小レポート
１． 期末テストでは、自筆のノート持ち込み可のテストとする。
２． 授業中に、簡単にできそうな小レポートを 5, 6 回出す。これを次の授業の時までに出せば、期末テストの点に加点する。小レポートには、提出義務はなく、このような特典があるだけなので、是非、がんばって提出して欲しい。 |
| 本授業に関する情報 |
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| その他 |
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