授業/知能情報工学
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開始行:
*授業の主旨（概要） [#oc558efe]
人工知能 (AI) 分野の中心的な課題の一つに、''問題解決''が...
機械（コンピューター）によって問題を解決するためには、''...
本授業では、これらのうち、''問題の表現''、''探索''、''論...
*具体的達成目標 [#n92d3686]
+状態空間の完全な探索木を作成できるようになる。
+状態空間を表す木に対して横型探索、縦型探索、分岐限定法、...
+命題論理式に対して真理値表を作成し、節形式に変形できるよ...
+述語論理式を節形式に変形できるようになる。
+原子式の集合に対して、最汎単一化置換を求めることができる...
+深層学習における活性化関数の出力値を計算できるようになる。
+強化学習における最適行動価値を計算できるようになる。
*授業計画 [#v4003cb3]
+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 [#t5ba4539]
|項目|10点|5点|0点|h
|問題の表現|状態空間の完全な探索木を作成できる|簡単な状態...
|探索1|横型探索と縦型探索ができる|横型探索か縦型探索がで...
|探索2|分岐限定法と山登り法による探索ができる|分岐限定法...
|探索3|最良優先探索とA*アルゴリズムによる探索ができる|最...
|論理1|命題論理式に対して真理値表を作成できる|簡単な命題...
|論理2|命題論理式を節形式に変形できる|簡単な命題論理式を...
|論理3|述語論理式を節形式に変形できる|簡単な述語論理式を...
|論理4|原子式の集合に対して最汎単一化置換を求めることがで...
|学習1|深層学習における計算ができる|深層学習における簡単...
|学習2|強化学習における計算ができる|強化学習における簡単...
*授業方法 [#fab504b9]
講義、演習、期末試験
*成績の評価方法 [#rd613806]
演習と期末試験により総合的に評価する。
*成績の評価基準 [#w8263ed2]
期末試験で100点満点中60点以上を合格とする。
期末試験で60点以上の場合、各演習を5点満点として加える（た...
期末試験で60点未満の場合、再試験を実施し、再試験で100点満...
*教科書 [#m2b49fda]
-太原育夫: 新人工知能の基礎知識, 近代科学者 (2008)
#html{{
<iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0"...
}}
*参考書 [#ia6e29e3]
-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, ...
-牧野, 澁谷, 白川 (編著), 松井藤五郎 他 (著): これからの...
#html{{
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<iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0"...
}}
*単位数 [#ob2bbfc4]
2（選択）
*開講期 [#t6034dcd]
3年春学期
終了行:
*授業の主旨（概要） [#oc558efe]
人工知能 (AI) 分野の中心的な課題の一つに、''問題解決''が...
機械（コンピューター）によって問題を解決するためには、''...
本授業では、これらのうち、''問題の表現''、''探索''、''論...
*具体的達成目標 [#n92d3686]
+状態空間の完全な探索木を作成できるようになる。
+状態空間を表す木に対して横型探索、縦型探索、分岐限定法、...
+命題論理式に対して真理値表を作成し、節形式に変形できるよ...
+述語論理式を節形式に変形できるようになる。
+原子式の集合に対して、最汎単一化置換を求めることができる...
+深層学習における活性化関数の出力値を計算できるようになる。
+強化学習における最適行動価値を計算できるようになる。
*授業計画 [#v4003cb3]
+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 [#t5ba4539]
|項目|10点|5点|0点|h
|問題の表現|状態空間の完全な探索木を作成できる|簡単な状態...
|探索1|横型探索と縦型探索ができる|横型探索か縦型探索がで...
|探索2|分岐限定法と山登り法による探索ができる|分岐限定法...
|探索3|最良優先探索とA*アルゴリズムによる探索ができる|最...
|論理1|命題論理式に対して真理値表を作成できる|簡単な命題...
|論理2|命題論理式を節形式に変形できる|簡単な命題論理式を...
|論理3|述語論理式を節形式に変形できる|簡単な述語論理式を...
|論理4|原子式の集合に対して最汎単一化置換を求めることがで...
|学習1|深層学習における計算ができる|深層学習における簡単...
|学習2|強化学習における計算ができる|強化学習における簡単...
*授業方法 [#fab504b9]
講義、演習、期末試験
*成績の評価方法 [#rd613806]
演習と期末試験により総合的に評価する。
*成績の評価基準 [#w8263ed2]
期末試験で100点満点中60点以上を合格とする。
期末試験で60点以上の場合、各演習を5点満点として加える（た...
期末試験で60点未満の場合、再試験を実施し、再試験で100点満...
*教科書 [#m2b49fda]
-太原育夫: 新人工知能の基礎知識, 近代科学者 (2008)
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*参考書 [#ia6e29e3]
-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, ...
-牧野, 澁谷, 白川 (編著), 松井藤五郎 他 (著): これからの...
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*単位数 [#ob2bbfc4]
2（選択）
*開講期 [#t6034dcd]
3年春学期
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