人工知能基礎 講義概要
Syllabus of "Basic Artificial Intelligence"
<配当年次，開講時期，単位数，必修/選択，担当教官>
2年，後期，2単位，選択(情報アーキテクチャ学科)，大沢 英一
<テーマ・目標>
人間のように知的に思考し問題解決を行う人工的システム(ロボットやプログ
ラム)の基本概念と問題解決手法について学ぶ．
<講義内容>
本講義では，人工知能の目標とその意義を明らかにし，基本的な問題解決手法
を理解し，応用に関して学ぶ．
問題解決手法に関しては，状態空間探索，制約充足の技法について学ぶ．
さらに，知識表現の手法に関し学び，最後に，知識を用いた問題解決システム
の具体例として知識ベースシステムとプロダクションシステムについて学ぶ．
本講義を履修することで，主に離散的で静的（もしくは準動的）な環境におい
て，効率の良い個別アルゴリズムが知られていない悪構造問題に対し，その問
題を定式化し，適切な問題解決手法を適用することで，解を効率よく得るため
の方法論の基礎について学ぶことができる．
<講義計画>
- 人工知能研究の概要，背景，歴史 [1回]
- 問題解決 I −状態空間探索− [5回]
（ヒューリスティック探索とゲームプレイング/問題分割）
- 問題解決 II −制約充足− [4回]
（後戻り法，ノード制約，アーク制約，経路制約アルゴリズム）
- 知識表現と推論 [4回]
（意味ネットワーク，フレームシステム，知識表現言語，プロダクションシステム）
<成績の評価方法>
課題，中間試験(11月下旬)および期末試験(学期末)の総合的な評価による．
<教科書>
特に指定しない．
<履修にあたっての注意事項>
「アルゴリズムとデータ構造」を履修していること．
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