人工知能続論 講義概要
Outline of "Artificial Intelligence 2"
<配当年次，開講時期，単位数，必修/選択，担当教員>
2年，後期，2単位，知能システムコース/必修，大沢 英一
<テーマ・目標>
「人工知能基礎」の講義を踏まえて，知的に柔軟に思考し問題解決を行う人工
知能システムの実現方法に関し，さらに発展的な話題について学ぶ．
<講義内容>
本講義では，数理論理学に基づく形式的な問題解決の手法，論理プログラムに
よる問題解決とその計算原理，不確実な知識を用いた問題解決の手法，そして
機械学習に関する基本手法について学ぶ．
本講義を履修することで，論理プログラムによる問題解決システムの構築方法，
不確実性を含む知識の表現方法とそれに基づく推論手法，そしてシステム自ら
知識を獲得するための機械学習の基本的手法について学ぶことができる．これ
らにより，人間の思考をモデル化し，それにより複雑な問題に対して知的で柔
軟な解決を行うシステムを設計することができるようになる．
<講義計画>
全15回(週)を予定．
- 命題論理(3回)
- 述語論理(5回)
- 不確実な知識と推論(3回)
- 機械学習(4回)
<成績の評価方法>
課題，期末試験の総合的な評価による．課題と期末試験（教科書，ノート，資料などの持ち込み不可）の成績配分は以下の通り．
課題: 30%
期末試験: 70%
なお，この科目は再試験は行わない．
<教科書>
特に指定しない．
<履修にあたっての注意事項>
「人工知能基礎」を履修していること(講義を受けた者であれば，結果として不合
格であっても履修することは問題ない)．
<レポートについて>
課題レポートはPDF形式のファイルをHOPEの「課題」に提出する．
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