人工知能概論
| 科目コード | 24S021530 |
|---|---|
| 科目名 | 人工知能概論 |
| 担当者名 | 山本 芳彦 |
| 授業の概要 | 人工知能の様々な理論を紹介・説明する。具体的なサンプル的なプログラムを理解し作成する。 Pythonでのプログラミングを主と考えている。 |
| 実務経験内容 | |
| 事前・事後学習の内容 | 人工知能の分野は、変化が激しいので、日常生活でどのようなAI(人工知能常)、生成AIが登場しているのか気に留めておくこと。 |
| 到達目標 | 人工知能の様々な理論の考え方を理解する。学んだ理論をプログラミングで実装することができれば更に良い。 |
| 授業の進め方 | 講義形式で、演習時間を設けるので、プログラミングを行う。 |
| 授業計画 | 【第1週】はじめに 人工知能とは、人工知能の理論 【第2週】探索 縦型・横型探索 【第3週】探索 A*アルゴリズム 【第4週】ゲームにおける探索 ゲーム理論、ミニマックッス法、α-β法 【第5週】探索プログラムの演習 【第6週】機械学習とは、機械学習の種類 【第7週】進化と遺伝、遺伝的アルゴリズム 理論の紹介 【第8週】遺伝的アルゴリズム 【第9週】ニューラル・ネットワークの考え方 【第10週】ニューラル・ネットワークのアルゴリズム 【第11週】パーセプトロン、BPN 【第12週】BPNモデル 【第13週】BPNモデルの演習 【第14週】ビッグデータ、ビッグデータの応用例 【第15週】最終課題、まとめ |
| 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 |