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- 授業/知能情報工学 へ行く。
- 1 (2019-12-01 (日) 12:47:15)
- 2 (2019-12-01 (日) 15:14:32)
授業の主旨（概要） †
人工知能 (AI) 分野の中心的な課題の一つに、問題解決がある。 機械（コンピューター）によって問題を解決するためには、知識（知識の表現、利用、獲得）、探索、論理（論理表現と推論）、記号処理（論理プログラミングとリスト処理）などが必要となる。
本授業では、これらのうち、問題の表現、探索、論理、学習（知識の獲得）に焦点を絞り、人工知能についての基礎知識を理解することを目的とする。
具体的達成目標 †
- 問題の表現方法を理解し、自分で表現することができる
- 基本的な探索方法を理解し、自分で使うことができる
- 命題論理と推論を理解し、自分で使うことができる
- 述語論理と導出原理を理解し、自分で使うことができる
- 機械学習の原理を理解し、自分で使うことができる
授業計画 †
- 人工知能概説
- 問題解決
- 探索1 横型探索と縦型探索
- 探索2 分岐限定法と山登り法
- 探索3 最良優先探索とA*アルゴリズム
- 演習1（問題解決、探索）と解説
- 論理と推論1 命題論理
- 論理と推論2 推論
- 演習2（命題論理と推論）と解説
- 述語論理1 述語論理
- 述語論理2 スコーレム標準形
- 導出原理
- 演習3（述語論理、導出原理）と解説
- 深層学習
- 強化学習
- 期末試験
ルーブリック †
| 項目 | 10点 | 5点 | 0点 |
| 問題の表現 | 状態空間の完全な探索木を正しく作成できる | 状態空間の完全な探索木を作成できる | 状態空間の完全な探索木を作成できない |
| 探索1 | 横型探索と縦型探索が正しくできる | 横型探索か縦型探索が正しくできる | 横型探索と縦型探索ができない |
| 探索2 | 分岐限定法と山登り法による探索が正しくできる | 分岐限定法か山登り法による探索が正しくできる | 分岐限定法と山登り法による探索ができない |
| 探索3 | 最良優先探索とA*アルゴリズムによる探索が正しくできる | 最良優先探索かA*アルゴリズムによる探索が正しくできる | 最良優先探索とA*アルゴリズムによる探索ができない |
| 論理1 | 命題論理式に対して真理値表を正しく作成できる | 命題論理式に対して真理値表を作成できる | 命題論理式に対して真理値表を作成できない |
| 論理2 | 命題論理式を節形式に正しく変形できる | 命題論理式を節形式に変形できる | 命題論理式を節形式に変形できない |
| 論理3 | 述語論理式を節形式に正しく変形できる | 述語論理式を節形式に変形できる | 述語論理式を節形式に変形できない |
| 論理4 | 節集合に対してエルブラン領域を正しく求めることができる | 節集合に対してエルブラン領域を求めることができる | 節集合に対してエルブラン領域を正しく求めることができない |
| 学習1 | 深層学習における計算が正しくできる | 深層学習における計算ができる | 深層学習における計算ができない |
| 学習2 | 強化学習における計算が正しくできる | 強化学習における計算ができる | 強化学習における計算ができない |
授業方法 †
講義、演習、期末試験
成績の評価方法 †
3回の演習と期末試験で評価する。
成績の評価基準 †
期末試験100点として60点以上、または、期末試験40点、演習各20点として合計60点以上を合格とする。
教科書 †
- 太原育夫: 新人工知能の基礎知識, 近代科学者 (2008)
参考書 †
- 山下隆義: イラストで学ぶディープラーニング, 改定第2版, 講談社 (2018)
- 牧野, 澁谷, 白川 (編著), 松井藤五郎 他 (著): これからの強化学習, 森北出版 (2016)
単位数 †
2（選択）
開講期 †
3年春学期
