知的情報処理

google classroomを使用する。クラスコードは 9月下旬に決定する。

人工知能は、パターン認識やコンピュータゲームなどへの応用で社会的にも注目を集めている。本講義ではその基盤技術である探索、機械学習について学ぶ。さらにデータからの知識発見、最適化問題に対するヒューリスティクス解法など人工知能がカバーする学門領域を広く学ぶ。人工知能が何であるかを把握し、その基本アルゴリズムを理解して説明できるようになることを到達目標とする。

アルゴリズム論第一、離散数学

特になし

講義の資料はgoogle classroomで配布。クラスコードは 未定。

参考書:
人工知能(改訂2版)(松本一教、宮原哲浩、永井保夫、市瀬龍太郎共著, オーム社)

第1回:ガイダンス:人工知能の歴史
第2回:ブラインド探索
第3回:コストを考慮した探索(分枝限定法、A*アルゴリズム)
第4回:組み合わせ最適化、局所探索法
第5回:遺伝アルゴリズム
第6回:群知能
第7回:命題論理、述語論理
第8回:人工知能による推論
第9回:相関ルールマイニング
第10回:階層的クラスタリング
第11回:非階層的クラスタリング
第12回:決定木
第13回:パターン認識
第14回:パーセプトロン, ニューラルネットワーク
第15回:深層ニューラルネットワーク

授業は講義中心であるが、人工知能における問題解決は, 自分で考えたりプログラムを組んでみたりして本当に理解できるものである。このため, 紹介したアルゴリズムの動作を確認してもらうことを目的とするレポート課題を隔週の頻度で課す予定である。レポート課題はgoogle classroomを使って提出する。

また、受講者の理解度を見ながら、取り扱うトピックを変える可能性がある。

予習は不要である。しかし、各回の授業の時点で、前回までの講義内容を理解していることを前提として説明するので、復習はしっかり行う必要がある。

学期末の定期試験(66%, 2/3)と講義期間中に課すレポート課題(33%, 1/3)で成績を評価する。
遅れて提出されたレポートは受理しないことがある。

最低達成基準:講義の4つの主テーマ(探索、知識推論、データマイニング、機械学習)に関して、それぞれ次のことができるようになること。
(1)探索アルゴリズムの動きを理解する。とくに、A*アルゴリズムとはどのようなアルゴリズムであるかを詳しく説明できる。また、探索を利用して、最適化問題を解く流れを説明できる。
(2)人工知能による推論のメカニズムを説明できる。
(3) データマイニングどのような技術であるかを理解し、代表的なアルゴリズムの処理手順及び特色を説明できる。
(4) 機械学習における学習データ、テストデータの役割を理解し、簡単な学習アルゴリズムを自作できる。

オフィスアワーは特に設けない。質問は授業終了の前後に受け付けるのを基本とする。また、メールでの質問も歓迎する。

人工知能=深層学習のイメージの昨今ですが、人工知能はもっと広範囲の内容をカバーしています。そこで、本講義では人工知能がカバーする領域を広く浅く講義します。現実の応用を持った技術ばかりなので、本講義の習得はきっと皆さんの役になる時があると思います。

講義は日本語で実施する.