人工知能概論
| 科目コード | 25S021530 |
|---|---|
| 科目名 | 人工知能概論 |
| 担当者名 | 吉田 晶子 |
| 授業の概要 | 人工知能の様々な理論を紹介・説明します。具体的にサンプルプログラムを作成し、課題の作成に取り組みます。 |
| 実務経験内容 | |
| 事前・事後学習の内容 | |
| 到達目標 | 人工知能の様々な理論の考え方を理解する。オリジナルな方法・考え方にたどりつければなお可 |
| 授業の進め方 | 講義形式、演習でプログラムを作る |
| 授業計画 | 【第1・2回】イントロダクション 【第3・4回】探索（縦型、横型探索） 【第5・6回】探索（A*アルゴリズム） 【第7・8回】ゲームにおける探索（ゲーム理論） 【第9・10回】探索プログラム演習（課題の作成・評価） 【第11・12回】機械学習とは 【第13・14回】遺伝的アルゴリズム 【第15・16回】遺伝的アルゴリズム（課題の作成・評価） 【第17・18回】ニューラル・ネットワーク 【第19・20回】パーセプトロン 【第21・22回】BPN 【第23・24回】BPN（課題の作成・評価） 【第25・26回】ビッグデータの応用 【第27・28回】主成分分析 【第29・30回】最終課題（課題の作成・評価） |
| 成績評価方法 | 課題プログラム50% 最終レポート50% |
| テキスト | |
| 参考文献 |