知識情報処理論

科目区分	専門教育科目（情報）	対象学年(以上)	3年
科目名称	知識情報処理論	単位数	2.00単位
講義題目	人工知能について	曜日・時限	水曜2限
担当教員	山村　毅	開講時期	2019年度前期
到達目標	人間が行っている知的作業を代行する知的な機械を実現するために重要な役割を果たす知識情報処理技術である、探索による問題解決、記号論理による推論などの基本的技術について理解するとともに、これらのアルゴリズムを用いて知識情報処理に関わる問題を解くことができる。
授業概要	アルゴリズム論、グラフ理論やオートマトン理論を基礎に、知的問題を取り扱うための基本的手法について解説する。具体的には、問題空間、探索法、相互モデル、命題論理，述語論理、導出原理、機械学習などの基本的な概念について解説する。また、これらの基本的な概念の理解とともに、探索や推論のアルゴリズムを用いて具体的に知識情報処理に関わる問題を解くことができるようにする。
授業計画	第1回知識情報処理概論第2回問題の表現と探索第3回基本的探索第4回経験的探索(節点の評価と山登り法) 第5回経験的探索(最良優先探索とA*アルゴリズム) 第6回制約充足問題第7回ゲームの探索第8回命題論理第9回論理的帰結と節形式第10回述語論理第11回述語論理式の節形式とスコーレム標準形第12回導出原理第13回論理による問題解決第14回機械学習概論第15回決定木とナイープベイズ法定期試験
授業外学習	講義を行った範囲について参考書等を読んで復習するとともに、次回の授業内容の資料を{http://agguy.nlp.ist.aichi-pu.ac.jp}よりダウンロードし、予習をしておくこと。※学内からのみアクセス可
履修上の注意	関連科目：アルゴリズムとデータ構造Ⅰ及びⅡ、離散数学Ⅰ及びⅡ、形式言語とオートマトン受講要件：アルゴリズムとデータ構造Ⅰ及びⅡ、離散数学Ⅰ及びⅡ、形式言語とオートマトンを履修していることが望ましい。
成績評価の方法	評価基準：知識情報処理の基本的な概念および関連技術を理解し、説明できるか。また、探索や推論のアルゴリズムを用いて具体的に知識情報処理に関わる問題を解けるか。評価方法：定期試験(88%)、授業への積極さ・学習態度(12%)
教科書	なし
参考書	長尾真：知識と推論，岩波書店白井良明：人工知能の理論，コロナ社志村正道：人工知能，森北出版 Elaine Rich and Kevin Knight : Artificial Intelligence, McGraw-Hill 太原育夫：新人工知能の基礎知識，近代科学社 Stuart Russel and Peter Norvig: Artificial Intelligence – a modern approach, Pearson Education