授業科目詳細

2024 年度の講義概要のデータベースを検索します。カリキュラムツリーへのリンク

科目名 Course title サブテーマ Subtitle

インテリジェント・コンピューティング
＜C＞

授業形態/単位 Term/Credits クラス Class

春/2

授業概要 Course Description 到達目標 Course Objectives

授業種別 / Teaching Types: 講義（対面型）
言語 / Language: 日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description: 人工知能に関わる基本知識を概説し，特に，意思決定等の問題解決，知識表現と推論，機械学習等について，詳細に，かつ，系統的に講義する．まず，人工知能の全般的な理論体系を紹介する．次に，意思決定のための探索による各種の問題解決法について概説し，種々の知識表現法と推論法について学習する．続いて，帰納学習と機械学習について紹介したのち，深層学習を含めた最近の人工知能の話題についても言及する．
学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy: （総合情報学部）
1.知識・技能
　　
2.思考力・判断力・表現力等の能力
　　
到達目標 / Course Objectives: ①知識・技能の観点
人工知能に関わる基礎知識を修得できる．
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
人工知能における知識表現と推論方法を理解し，学習のアルゴリズムを理解できる．
③主体的な態度の観点
人工知能の基礎知識を理解することで，社会における応用事例の内容を習得できる．
授業手法 / Teaching Methods: ・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック

授業計画 Course Content

授業計画 / Course Content: 第1回人工知能とは
第2回人工知能の研究分野（１）
第3回人工知能の研究分野（２）
第4回意思決定の探索による問題解決（１）
第5回意思決定の探索による問題解決（２）
第6回意思決定の探索による問題解決（３）
第7回意思決定の探索による問題解決（４）
第8回知識とは
第9回知識と推論（１）
第10回知識と推論（２）
第11回知識と推論（３）
第12回機械学習（１）
第13回機械学習（２）
第14回機械学習（３）
第15回最近の人工知能の話題提供
授業時間外学習 / Expected work outside of class: 授業前にスライド資料の印刷を用意し，予習と復習を欠かさないこと．

成績評価の方法・基準・評価 Grading Policies / Evaluation Criteria

方法 / Grading Policies: 定期試験（筆記試験）の成績と平常成績で総合評価する。
定期試験（90%），レポート（10%）
基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy: ①知識・技能の観点
各回の授業内容を理解しているかを問う設問（40%）
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
講義中に説明したアルゴリズムと方法論の理解度を問う設問（40%）
③主体的な態度の観点
講義中に説明した社会における応用事例を問う設問（20%）

参考書 References: 溝口理一郎，石田亨　　『人工知能』　　オーム社，2005年　　978-4-274-13200-1
小高知宏　　『基礎から学ぶ人工知能の教科書』　　オーム社，2019年　　978-4-274-22426-3

担任者への問合せ方法 Instructor Contact: オフィスアワー
随時受け付けるが，具体的な連絡方法は授業の中で説明する．必要ならば，関大LMSから問い合わせてください．
その他