人工知能概論このページを印刷する
科目コード C0-3510
科目名 人工知能概論
担当者名 深澤　克朗
授業の概要 人工知能の様々な理論を紹介・説明する。具体的にサンプル的なプログラムを作成する
実務経験内容
事前・事後学習の内容 特になし
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回】イントロダクション（人工知能とは）
【第2回】イントロダクション（人工知能の理論）
【第3回】探索（縦型、横型探索）
【第4回】縦型・横型探索プログラム演習
【第5回】探索（A*アルゴリズム）
【第6回】A*プログラム演習
【第7回】ゲームにおける探索（ゲーム理論）
【第8回】ゲームにおける探索（ミニマックッス法、α-β法）
【第9回】探索プログラム演習（課題の作成）
【第10回】探索プログラム演習（課題の評価）
【第11回】機械学習とは
【第12回】機械学習の種類
【第13回】進化と遺伝
【第14回】遺伝的アルゴリズム（理論の紹介）
【第15回】遺伝的アルゴリズム演習（例題プログラムの作成）
【第16回】遺伝的アルゴリズム演習（例題プログラムの改造）
【第17回】遺伝的アルゴリズム演習（評価）
【第18回】ニューラル・ネットワークの考え方
【第19回】ニューラル・ネットワークのアルゴリズム
【第20回】パーセプトロン
【第21回】BPN
【第22回】BPNモデル演習（例題プログラムの理解・説明）
【第23回】BPNモデル演習（例題プログラムの作成）
【第24回】BPNモデル演習（例題プログラムの改造）
【第25回】BPNモデル演習（評価）
【第26回】ビッグデータとは
【第27回】ビッグデータ応用例
【第28回】テキストマイニングについて
【第29回】最終課題（テーマの選択）
【第30回】最終課題（最終プログラムの作成）
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 特になし
参考文献