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講義名 人工知能
(副題)
代表ナンバリングコード
講義開講時期 前期 講義区分 選択
基準単位数 2
代表曜日 水曜日 代表時限 １時限
授業コード
学科・学年 ソフトウェア情報学科　３年
地域貢献
関連資格等 高等学校教諭一種免許状「情報」

所属名称ナンバリングコード

担当教員
職種氏名所属
教授◎ 堀端 孝俊ソフトウェア情報学部　ソフトウェア情報学科

学習目標（到達目標） ・人工知能とは何を目指す学問かを理解する。
・状態空間の探索手法について理解する。
・評価関数の働きについて理解する。
観点と水準 4. 専門的知識・技能を活用する力
　4I. 基礎的知識・技能の理解(Idea)
　　4I1. 基礎的な知識・技能が一通り分かる。
　4J. 知識・技能の修得(Connections)
　　4J1. 知識・技能の修得に必要な情報を取捨選択することができる。
　4K. 知識・技能の活用(Extensions)
　　4K1. 手順書や他者の指示を守って知識・技能を活用することができる。
授業内容 「人間のように考え、賢い判断をするコンピュータを作りたい」という願望は、昔も今もコンピュータ技術者の憧れです。この授業では、話を少し夢から現実へもどし、与えられた知識にもとづき探索や推論を行い、効率よく解を見出す手法について学びます。知的と思える動作をするコンピュータ(ソフトウェア)は、どのような仕掛けで実現しているのか、順を追って説明します。
授業の方法 講義ノートをもとに、スライドと板書を中心にして、興味深い話題を織りまぜながら丁寧で分かりやすい授業をこころがけます。探索アルゴリズムについて進捗状況をみながら課題を提示します。テーマごとに練習問題を課し、解答・解説はその時間中に行います。
スケジュール 01 人工知能の研究分野
02 人工知能の歴史
03 問題の表現
04 問題解決と状態空間
05 系統的な解の探索
06 問題の分割
07 分岐限定法
08 山登り法と最良優先探索
09 AアルゴリズムとA*アルゴリズム
10 ゲーム木探索
11 遺伝的アルゴリズム(GA)
12 GAで身近な問題を解く
13 認識 - 行動型プロダクションシステム
14 AND/OR木型プロダクションシステム
15 学習内容の確認
16 期末試験
成績評価方法 期末試験（70％）、課題提出（30％）
教科書・参考書等 参考書：「人工知能 第2版」、菅原研次著、森北出版、2003年
履修者への助言 欠席した場合次週の小テストの際別途課題問題を課します。学習内容が多岐にわたるので、毎回の授業の後、指定の参考書などで内容の確認をすることを勧めます。教科書は使用せず板書が中心の授業ですので出席を重視します。