人工知能 (3010)

授業科目基本情報

科目区分 基盤科目 教職科目 指定なし
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 英語
開講時期
履修登録期間 2018/05/02~2018/05/16 履修取消期限 2018/05/16

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目 C
履修方法 ・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。
・基盤科目のうち、出身学部・学科のカリキュラムから既習と判断できる科目は、当該学生が修了に必要な単位としては算入しない場合がある。
・情報理工学プログラムでは、コア科目である「形式言語理論」、「プログラミング演習」、「高性能計算基盤」、「ソフトウェア設計論」及び「人工知能」から2科目以上を履修すること。

授業科目概要

担当責任教員 新保 仁
担当教員 新保 仁
教育目的/授業目標 This course is intended to introduce students to some of the fundamental concepts and techniques in artificial intelligence.
指導方針

クラス情報



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授業計画

回数 日付 [時間] テーマ 内容
1 5/9 [3] Course overview/State space search
2 5/11 [3] Basic search strategies and Dijkstra's algorithm
3 5/15 [3] Heuristic search: A*
4 5/17 [3] Adversarial search
5 5/21 [3] Real-time search
6 5/23 [3] Reinforcement learning
7 5/25 [3] Perceptron and neural networks
8 5/29 [3] Computational graph and back propagation

授業日程

回数 日付 時間 講義室 備考
1 5/9 3 L3
2 5/11 3 L1 講義室 L1 に変更 (5/11 以降すべて)
3 5/15 3 L1
4 5/17 3 L1
5 5/21 3 L1
6 5/23 3 L1
7 5/25 3 L1
8 5/29 3 L1

テキスト・参考書

テキスト None. Lecture slides and hand-outs will be uploaded to the course web page.
参考書 1. Stuart Russel and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd ed. Prentice Hall, 2010. ISBN: 0136042597

その他

履修条件 Familiarity with graph-theoretic concepts (such as nodes/vertices and edges/arcs) is assumed, as well as basics of linear algebra (inner product, matrix-vector multiplication, etc.) and calculus (e.g., partial derivative). Some algorithms are presented in PASCAL-like pseudocode.
オフィスアワー 授業日 (ただし水曜日を除く) の午後 3:10-4:40 または email で調整
成績評価の方法と基準 ・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。
・課題とミニテスト(100%)で評価する。
関連科目 特になし
関連学位 工学
注意事項 特になし

授業関連URL

内容
3010 Artificial Intelligence course web page

配布資料



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