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開講年度 | 2020 年度 | |
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開講区分 | 工学部情報工学科/総合工学科情報工学コース ・専門教育 | |
受講対象学生 |
学部(学士課程) : 2年次 2018年度以前入学者が対象 |
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選択・必修 | 必修 |
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授業科目名 | 人工知能 I (再履修) | |
じんこうちのう1 | ||
Artificial Intelligence | ||
単位数 | 2 単位 | |
ナンバリングコード | EN-CMPS-2
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開放科目 | 非開放科目 | |
開講学期 |
前期 |
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開講時間 |
月曜日 1, 2時限 |
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開講場所 | ||
担当教員 | 新教員(工学部情報工学コース) | |
SDGsの目標 |
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授業の概要 | 人工知能(Artificial Intelligence : AI)の中心的役割を果たしている知識工学,認知科学に関し,「機械の知」,「人間の知」という2つの観点から学び,現段階における人工知能の有用性と限界性を理解する. |
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学修の目的 | 人工知能の基本的な考え方やその基礎となる関連分野を幅広く学習することを目的とする。 |
学修の到達目標 | 探索・推論・学習のアルゴリズムなど人工知能の基礎をよく理解するとともに、新しい情報科学の展開を達観するために関連分野の基礎知識を得ることを目標とする。 |
ディプロマ・ポリシー |
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成績評価方法と基準 | 別途連絡する. |
授業の方法 | 講義 演習 |
授業の特徴 | |
授業改善の工夫 | |
教科書 | 別途指定する. |
参考書 | |
オフィスアワー | |
受講要件 | |
予め履修が望ましい科目 | 離散数学 数理論理学 |
発展科目 | 人工知能 II |
その他 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | 知能、記憶、フレーム問題、学習、探索、思考、ロボット、人工生命 |
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Key Word(s) | |
学修内容 | 第1回 人工知能の概要,人工知能の応用分野 第2回 問題解決 第3回 探索法1:縦型探索と横型探索,発見的探索法 第4回 探索法2:最適解探索法と分岐限定法,Aアルゴリズム 第5回 プロダクションシステムとエキスパートシステム 第6回 ヒトの「知」 第7回 学習:古典的条件付けとオペラント条件付け 第8回 思考1:ヒトの思考 第9回 思考2:推論 第10回 思考3:意思決定 第11回 協同問題解決と熟達化 第12回 人工生命 第13回 ロボット 第14回 アンドロイドサイエンス 第15回 人工知能の最新研究 第16回 定期試験 |
事前・事後学修の内容 |