2018年度 人工知能 (3010)
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 |
Ⅰ
|
履修登録システム |
使用する |
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。 ・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/学修到達目標 |
This course is intended to introduce students to some of the fundamental concepts and techniques in artificial intelligence. |
授業概要/指導方針 |
|
クラス情報
授業計画
[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 |
日付 [時間] |
担当教員 |
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
[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
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
配布資料