筑波大学教育課程編成支援システム

GB20301 人工知能

2.0 単位, 3・4 年次, 秋AB 火3,4
水谷哲也, 大矢晃久

授業概要

人工知能について,その情報科学的基礎を学ぶ。知識と推論,問題解決などの基礎を解説するとともに,人工知能論を現実問題に適用する先端的な応用例として,コンピュータ音楽などを取り上げる.

備考

主専攻共通科目
オンライン(オンデマンド型)

授業形態

講義

学位プログラム・コンピテンスとの関係

・専門コンピテンス
2. ソフトウエアサイエンス分野の専門能力

授業の到達目標(学修成果)

人工知能の歴史と現状を学び、その基礎となる考え方と各々の手法について理解する。

キーワード

人工知能, 知識と推論, 問題解決, 音楽情報システム

授業計画

第1回	はじめに知能とは何か,人工知能の歴史
第2回	人工知能の基礎人工知能とは何か,人工知能の諸分野問題解決問題の定式化,解の探索方法
第3回	知識と推論知識とは何か,知識の表現方法,推論の仕組み
第4回	エキスパートシステムエキスパートシステムの構成と動作原理
第5回	エージェント知的エージェントの構造と性質,動作原理
第6回	人工生命人工生命の諸分野,発達システム,進化,群行動
第7回	知能ロボット,学習ロボットの知能と賢さ,自律移動ロボットの知能,学習とは何か,強化学習
第8回	人工知能と音楽音楽における知能,音楽情報の定式化.GTTM,楽曲構造,構造機能,演奏表情解析.
第9回	人工知能と音楽具体的事例に即したGTTMに基づく演奏表情の解析. 演奏的構造機能を用いた表情解析.
第10回	自動協調演奏システム. 演奏表情解析結果の応用.

履修条件

成績評価方法

毎回出題されるレポートの合計点による。

学修時間の割り当て及び授業外における学修方法

学修時間は講義70%,演習30%である.
受講者は各回前に提示された講義資料を熟読し理解するとともに,講義内で示された課題を解くこと.
課題は,定められた期間内にレポートの形で提出すること.

教材・参考文献・配付資料等

教材
板書,およびプリントを適宜使用する.

参考書籍
「新図解人工知能入門」(戸内順一:日本理工出版会)
「新しい人工知能〔基本編〕」(前田隆,青木文夫:オーム社)
「人工知能の基礎(第2版)」(馬場口登,山田誠二:オーム社)
「Artificial Intelligence:A Modern Approach, 3rd Edition」(Russel, S. and Norvig, P. : Prentice Hall)
(「エージェントアプローチ人工知能」(古川康一監訳:共立出版))
「人工知能概論第2版 ―コンピュータ知能からWeb知能まで」(荒屋真二 :共立出版)

オフィスアワー等(連絡先含む)

月2限総合研究棟B1009(大矢)木5限 3F708(水谷)

水谷哲也 1001230 http://www.cs.tsukuba.ac.jp/~mizutani/
大矢晃久 1001623 http://www.cs.tsukuba.ac.jp/~ohya/

その他(受講生にのぞむことや受講上の注意点等)

・授業の開催方法:オンライン
・MS Stream上に置いたビデオを視聴する形式での実施
・ビデオのリンク先URLの通知方法:manabaに記載
・毎回、A4一枚程度のレポートをmanabaに提出(〆切は約2週間後)
・成績評価方法等:毎回出題されるレポートの合計点による

他の授業科目との関連

ティーチングフェロー(TF)・ティーチングアシスタント(TA)

TA配置あり(1名)

シラバス参照