2020年度

＜概要/Course Content Summary＞

　知的な情報システムを開発するために必要となる基礎技術である，探索や知識表現，推論，統計的学習の技法を学ぶ。特に，探索手法，セマンティックネットワーク，フレーム，ルールベースシステム，プランニング，整合性管理機構に関しては，いずれもJavaプログラムで実装できるまでのスキルの習得を目指し，統計的学習に関しては，クラスタリングやニューラルネットワーク，識別学習法の数理的理解の習得を目指す。　
　知能情報処理の研究開発に関する企業勤務経験を有する教員が，人工知能技術を概説する．

＜到達目標/Goals,Aims＞

・受講者は，各技術に関して，選択肢から回答するような単純な理解ではなく，自らの言葉で説明できるようになることが求められる。　
・受講者は，習得技術のそれぞれに関して，Javaプログラムとして実装できるようになることが求められる。　
・受講者は，各技術に関して，単に知識として記憶するのではなく，その成立の背景を説明できるようになることが求められる。　
・本科目は，覚えなくてはならない技術項目が多い。その記憶と理解のためには，教科書の予習復習は必須である。受講者は，毎回の予復習を欠かさない継続的な勉学態度を持つことが求められる。　
・本科目では，指定教科書に加えて英文の技術解説記事の精読を課す。受講者は，人工知能及び統計的学習関連の初級レベルの英文技術資料が理解できるようになることが求められる。

＜授業計画/Schedule＞

受講者と相談の上，理解状況等を勘案して，授業計画を変更する可能性あり。プログラムの読解およびコンピュータを用いる簡易な実験も実施する。

＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞

各項目について，プログラムとして実装することに十分な理解を得ることを目指す。ノートをとる力を身につけることを重視する。

＜成績評価結果/Results of assessment＞   成績評価の見方について/Notes for assessment

＜テキスト/Textbook＞

＜備考/Remarks＞

英文技術資料や補足資料はe-class等を経由して配布する。　
授業時間外に担当教員に連絡する手段は，居室への来訪，e-classあるいはe-mailである。なお来訪に際しては，事前にe-mailを用いて連絡することが望ましい。