人工知能概論このページを印刷する
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