|
科目名 |
人工知能 |
英語科目名 |
Artificial Intelligence |
||
|
開講年度・学期 |
平成１９年度・後期 |
対象学科・専攻・学年 |
電気情報工学科5年 |
||
|
授業形態 |
講義 |
必修or選択 |
選択 |
||
|
単位数 |
２単位 |
単位種類 |
学修単位（１５＋３０）ｈ |
||
|
担当教員 |
今成一雄 |
居室（もしくは所属） |
電気・物質棟2階 |
||
|
電話 |
0285-20-2232 |
E-mail |
imanari＠oyama-ct.ac.jp |
||
|
授業の達成目標 |
|||||
|
１．人工知能の概念が説明できる。 ２．人工知能の実装手段が論述できる。 ３．ノイマン型コンピュータにおける人工知能実現の限界について理解する。 |
|||||
|
各達成目標に対する達成度の具体的な評価方法 |
|||||
|
１～３．中間試験・期末試験において60 % 以上の成績で評価する。 １～３．提出物の内容を設定水準で評価する。 １～３．講義中の質問とその内容を設定水準で評価する。 |
|||||
|
評価方法 |
|||||
|
評価は下記2項目の加重平均によって行う。 １．中間試験 （45 %） ２．期末試験 （45 %） ３．演習問題や課題の解答内容 （10 %） |
|||||
|
授業内容 |
授業内容に対する自宅学習項目 |
自宅学習時間 （時間） |
|||
|
１. 序論１：ＡＩ実現の可能性は？ |
映画「2001年宇宙の旅」を視聴して、AIが「反乱・殺人・嘘をつく、芸術を理解する」可能性について技術的な側面から論述する。 |
４ |
|||
|
２. 序論２：ＡＩと人間の区別は？ |
映画「ブレードランナー」を視聴して、相手を傷つけづにAIと人間を区別する手段・基準を提案する。 |
４ |
|||
|
３. 人工知能の概要と歴史 |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 課題図書「ロボットにつけるクスリ」（星野 力、アスキー出版）を熟読し、内容を感想と共にまとめる。 |
４ |
|||
|
４. 問題の状態空間表現と探索 |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 テキストのP.30演習問題を解答し、次回授業の開始前までに提出する。 |
４ |
|||
|
５. プロダクションシステム |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 テキストのP.42演習問題を解答し、次回授業の開始前までに提出する。 |
４ |
|||
|
６. 意味ネットワークとフレーム |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 テキストのP.52演習問題を解答し、次回授業の開始前までに提出する。 |
４ |
|||
|
７. 述語論理 |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 テキストのP.72演習問題を解答し、次回授業の開始前までに提出する。 |
４ |
|||
|
８. 中間試験 |
授業４～７で提出した課題を中心に復習することで中間試験に備える |
４ |
|||
|
９. 中間試験の模範解答・解説 |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 テキストのP.94演習問題を解答し、次回授業の開始前までに提出する。 |
４ |
|||
|
10. 推論 |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 テキストのP.104演習問題を解答し、次回授業の開始前までに提出する。 |
４ |
|||
|
11. 機械学習 |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 テキストのP.118演習問題を解答し、次回授業の開始前までに提出する。 |
４ |
|||
|
12. ニューラルネットワーク |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 テキストのP.129演習問題を解答し、次回授業の開始前までに提出する。 |
４ |
|||
|
13. 進化的計算 |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 G.A.に関する出題を解答し、次回授業の開始前までに提出する。 １． GTYPE,
PTYPE とは何か？判りやすく説明せよ。 ２． G.A. の適用事例・その現状と今後への展開・期待について2例以上調査・報告する。 |
４ |
|||
|
14. 知的エージェント |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 知的エージェントの適用事例・その現状と今後への展開・期待について2例以上調査・報告する。 |
４ |
|||
|
15. Web インテリジェンス |
事前配布されたパワーポイントのレジュメを精読し、内容を把握しておく。 Web インテリジェンスの適用事例・その現状と今後への展開・期待について2例以上調査・報告する。 |
４ |
|||
|
（期末試験） |
自宅学習時間合計 |
６０ |
|||
|
キーワード |
人工知能 プロダクションシステム 意味ネットワーク ファジイ論理 推論 機械学習 ニューラルネットワーク 知的エージェント |
||||
|
教科書 |
荒屋真二「人工知能概論－コンピュータ知能から Web 知能まで－」共立出版(2004) |
||||
|
参考書 |
星野 力「ロボットにつけるクスリ」アスキー出版局(2000) |
||||
|
小山高専の教育方針①～⑥との対応 |
④ |
||||
|
技術者教育プログラムの学習・教育目標 |
|||||
|
（A-2） 専門知識を専門工学分野の問題に応用して解くことができる。 |
|||||
|
JABEE基準１の（１）との関係 |
(d(2-a)) |
||||
|
カリキュラム中の位置づけ |
|||||
|
前年度までの関連科目 |
電子計算機 |
||||
|
現学年の関連科目 |
マルティメディア工学、画像工学、数値計算法、情報工学実験、卒業研究 |
||||
|
次年度以降の関連科目 |
なし |
||||
|
連絡事項 |
|||||
|
１．講義を中心として、適宜課題を与える。 ２．課題の模範解答・講評を行い、学習の達成度を知らせる。 ３．理解困難な点は随時学習相談に応じる。電子メールでも受け付ける。 ４．コンピュータの限界を理解して、間違った認識を払拭して欲しい。 |
|||||
|
シラバス作成年月日：平成19年2月8日 |
|||||