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授業科目： 知識処理概論I （２単位） Knowledge Processing I |
対象：３，４学年 | |
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| 第１学期 | 曜・時：水１・２ | 担当教官: 西原清一 |
週別授業計画
教材：
板書・スライド、および必要に応じてプリントを配布
概要：
知識処理を主体とする非数値的な問題をコンピュータ上にモデル化し、 その解決システムを構築するための方法について、基本的な事項を講義と 演習で学ぶ。
学習・教育目標：
知識処理における基本事項、とくに、非数値的な問題のモデリングの 方法を学んだ後、問題解決のための解の探索のアルゴリズムを体系的に習得する。
授業計画：
| 週 | 講義内容 |
|---|---|
| 第1週 | １． 知識処理の基本概念 知識と知能，科学的／工学的意義，問題解決と推論，問題のモデル化 |
| 第2〜3週 | ２． 状態空間モデルと問題解決 状態空間モデル，グラフ表現，組合せ爆発，解空間の探索，組合せ探索 |
| 第4〜5週 | ３． 基本探索技術 盲目的探索，縦型探索と横型探索，反復深化，探索のためのデータ構造 |
| 第6〜7週 | ４． 最適解の探索 評価関数の導入，最適化問題，組合せ最適化，最適順路，分枝限定法 |
| 第8週 | ５． ヒューリスティクス ヒューリスティクス関数，山登り法，最良優先探索，A(A*)アルゴリズム |
| 第9週 | ６． 制約充足パラダイム 制約充足問題，知識／プログラミング法としての制約，制約ソルバー，応用例 |
| 第10週 | ７． 知識表現と推論 種々の知識表現法，手続き的と宣言的，種々の探索･推論法，系統的と確率的 |
参考書等：
「人工知能の基礎知識」太原育夫(著)，近代科学社(1988)
「 知識の表現と高速推論」石塚 満（著），丸善（1996）
「人工知能の基礎」馬場口登･山田誠二（共著），昭晃堂（1999）
予備知識・前提条件：
とくに無し
オフィスアワー：
第１回目の授業で伝える
成績評価：
成績評価は、演習の成績、出席率などを総合的に判断して行う。詳細は最初の講義において説明する。
教官メールアドレス：