知能システム

http://entcog.c.ooco.jp/k-katei/I-system/

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

授業中に適宜資料を電子的に配布する。

参考書:
人工知能原理(コンピュータサイエンス教科書シリーズ)加納政芳、山田雅之、遠藤守共著(コロナ社)ほか

本授業は、オンデマンドを中心とした授業です。第15回の試験は、対面で行う予定です。詳細は、Google Classroomをご確認ください。

第1回:ガイダンス:人工知能とは
第2回:知能研究の歴史
第3回:問題解決と探索
第4回:盲目的探索
第5回:ヒューリスティックス探索
第6回:知識と表現:プロダクションシステム
第7回:意味ネットワーク
第8回:述語論理による知識表現
第9回:論理プログラミングと推論
第10回:知識メディアの知的表現
第11回:画像処理ほか
第12回:機械学習
第13回:ゲームと人工知能
第14回:モンテカルロ木探索と深層学習
第15回:試験と解説

講義中心だが、人工知能における問題解決は, 自分で考えて本当に理解できるものである。したがって, 簡単な実習課題を数回課す予定である。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。

予習は特に必要としない。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。レポート課題があれば、レポート課題を行い提出する必要がある。

学期末の定期試験(70%)と講義期間中に課すレポート課題(30%)を合わせて成績を評価する。

最低達成基準:講義の3つの主テーマ(探索、知識表現と推論、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)盲目的探索とヒューリスティックス探索の違いを説明できる。基本的な探索について理解する。
(2)人工知能による知識表現と推論のメカニズムを説明できる。また、それを用いた知識メディアについて理解する。
(3)機械学習の種類について理解し、ゲームと人工知能の関係ついて理解する。

オフィスアワーは特に設けない。質問はメールで随時受け付ける。

昨今、人工知能≒深層学習と思われがちだが、人工知能はもっと広範囲の内容がある。本講義では人工知能がカバーすべき基礎的な項目について広く説明する。基礎的な内容ばかりなので、しっかりと理解することが期待される。

講義は日本語で実施する.