科目分野	理工学部
選必区分	選択
担当教員 ［ローマ字表記］	西村　良太　[NISHIMURA RIYOUTA]
授業形態	講義

授業の目的

知識に基づく知能システムを構築する上で不可欠となる人工知能の要素技術を中心に解説すると共に，それらの原理と応用方法を理解させることを目的とする．本講義では，人工知能研究の流れをその起源から現在までにわたって概説した後に，それらの研究との関係を交えながら，問題の定式化と探索に基づく問題解決，述語論理による知識表現と導出原理に基づく問題解決および種々の知識表現に基づく問題解決のための要素技術とその応用方法について講述する．

授業概要

人工知能研究の流れをその起源から現在までにわたって概説すると共に，主として知識に基づく知能システムの構築のための要素技術を修得させる.

到達目標

1. 探索に基づく問題解決の原理および応用方法を説明できる．すなわち，状態空間上の解の探索過程として問題解決を定式化し，基本的な探索手法を用いて問題解決を行う方法を説明できる．


2. 知識に基づく問題解決の原理および応用方法を説明できる．すなわち，述語論理を用いて知識を表現し，導出原理に基づく定理証明手法を用いて問題解決を行う方法を説明できる．

授業計画

1. 人工知能概論


2. 問題解決


3. 探索に基づく問題解決:基本的な探索手法


4. 探索に基づく問題解決:ヒューリスティックな探索手法


5. 探索に基づく問題解決:最適解の探索手法


6. 中間試験


7. 知識の表現と利用


8. 論理に基づく問題解決:述語論理


9. 論理に基づく問題解決:定理証明


10. 論理に基づく問題解決:導出原理


11. 論理に基づく問題解決:導出原理による解の抽出


12. 論理に基づく問題解決:導出原理による計画の立案


13. 様々な知識表現


14. 知識の獲得と学習


15. 人工知能の最新の話題から


16. 期末試験

教科書

人工知能の基礎知識／太原育夫：近代科学社，1988, ISBN:9784764901452

キーワード

人工知能, 問題解決, 探索, 知識表現, 導出原理