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年度 2019年度 開講部局 工学研究科博士課程前期
講義コード U4380101 科目区分 専門的教育科目
授業科目名 Artificial and Natural Intelligence
授業科目名
(フリガナ)
 
英文授業科目名 Artificial and Natural Intelligence
担当教員名 RAYTCHEV BISSER ROUMENOV,大野 修一
担当教員名
(フリガナ)
ライチェフ ビセル ルメノフ,オオノ シュウイチ
開講キャンパス 東広島 開設期 1年次生   後期   4ターム
曜日・時限・講義室 (4T) 水5-8:工109
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
講義中心、演習中心、ディスカッション、学生の発表 
単位 2 週時間   使用言語 E : 英語
学習の段階 6 : 大学院専門的レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 25 : 情報科学
対象学生  
授業のキーワード 人工知能,知的エージェント,脳,脳型コンピューティング,知能,コンピュータ,工業 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
 
到達度評価
の評価項目
 
授業の目標・概要等 授業前半では,知的エージェント(環境から知覚し,行為を行うエージェント)に基づいた人工知能(AI)の基礎的な概念(探索,論理と推論,知識表現,学習など)とそれらを実装するために必要な具体的なアルゴリズムを幅広く学ぶ.また,授業後半では人間の脳が行う情報処理についても,代表的なモデルを学びながら,コンピュータによる知能の実現の可能性について議論する. 
授業計画 第1回 人工知能の基礎と歴史 (Foundations and history of Artificial Intelligence)
第2回 知的エージェント (Intelligent agents)
第3回 探索による問題解決 (Solving problems by searching)
第4回 敵対探索 (Adversarial search)
第5回 制約充足問題 (Constraint satisfaction problems)
第6回 Prolog プログラミング (Prolog programming)
第7回 論理的エージェントと命題論理 (Logical agents and propositional logic)
第8回 一階述語論理 (First-order logic)
第9回 強化学習 (1) (Reinforcement learning (1))
第10回 強化学習 (2) (Reinforcement learning (2))
第11回 脳と知能 (Natural intelligence and the brain)
第12回 学習 (Learning)
第13回 知覚 (Perception)
第14回 言語 (1) (Language (1))
第15回 言語 (2) (Language (2))

小テスト,プログラミング課題,プレゼンテーション 
教科書・参考書等 S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition, Pearson Education.
D. Poole and A. Mackworth, Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, Second Edition, Cambridge University Press.
M. Arbib and J. Bonaiuto, From Neuron to Cognition via Computational Neuroscience, MIT Press.
 
授業で使用する
メディア・機器等
PC,パワーポイントスライド,適宜資料を配付する. 
予習・復習への
アドバイス
プログラミング課題の提出が重要. 
履修上の注意
受講条件等
プログラミング課題ではPythonを使用する.
 
成績評価の基準等 小テスト・プログラミング課題とプレゼンテーションを総合して評価する. 
メッセージ  
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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