科目名人工知能論時　限月−3

単 位 数学年配当開講期間担　当　教　員
23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、 人工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
　知能表現と述語論理、 知識の学習
第 4 〜 6 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 7 〜 8 週　遺伝アルゴリズムの理論
第 9 〜12 週　遺伝アルゴリズムを用いた例題 （プログラミング）
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
　成績評価は課題提出状況、 試験を総合して評価する。

使用テキスト
　『知能工学概論』、 廣田薫編著、 昭晃堂


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