科目名	人工知能論	時　限	火−3

単 位 数	学年配当	開講期間	担　当　教　員
2	3	前 期	大　場　和　久

テ ｜ マ	人工知能の基礎理論について学ぶ

講義の概要・ねらい

人工知能の基礎理論について学ぶ。 また、 人口知能の応用分野の一つである遺伝アルゴリズムを用いた最適化手法について簡単なプログラミング、 数値実験を行なうことで遺伝アルゴリズムの動作を知る。

講義のながれ

第 1 週　人工知能の概要 第 2、 3 週　人工知能の基礎 　知識表現と述語論理、 知識の学習 第 4 週　探索 　探索木、 最左探索、 最右探索 第 5〜7 週 　エキスパートシステム、 ファジイ理論、 ニューラルネットワーク 第 8〜10 週　遺伝アルゴリズム理論 第 11、 12 週　遺伝アルゴリズムの例題 第 13 週　まとめ

学習上の留意点

例題として人工知能のプログラミングを行うので、 Basic、 C などのプログラミング言語をひととおり習得していること。 プログラミングの基礎的な事項 （繰り返し、 配列、 関数が使えること） については説明しないので、 各自、 しっかりと復習しておくこと。 2 進数、 論理演算についても理解できていることが望ましい。 　他の受講生の迷惑になる行為 （私語、 講義中に席を離れるなど） は厳禁。

成績評価の方法

成績は課題提出状況、 試験を総合して評価する。

使用テキスト

「知能工学概論」、 昭晃堂、 廣田薫編著

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