人工知能基礎

授業目的
本講義の目的は，人工知能分野における主要な研究課題やその難しさについて理解すると共に，それそれの課題のための代表的な手法についての基本的な知識を身に付けることである．
到達目標
人工知能の主な問題に対処するための基本的な技法を理解することを目標とする．
授業計画
第1回導入
第2回人工知能の諸課題（1）：探索
第3回人工知能の諸課題（2）：プランニング・知識表現・推論
第4回人工知能の諸課題（3）：自然言語処理
第5回人工知能の諸課題（4）：音声認識
第6回人工知能の諸課題（5）：画像処理
第7回パターン認識と機械学習（1）：線形識別関数
第8回パターン認識と機械学習（2）：確率の利用・性能評価
第9回パターン認識と機械学習（3）：サポートベクトルマシン
第10回パターン認識と機械学習（4）：ニューラルネットワーク
第11回パターン認識と機械学習（5）：距離に基づく手法
第12回パターン認識と機械学習（6）：クラスタリング
第13回パターン認識と機械学習（7）：決定木・アンサンブル学習
第14回総復習
授業計画講義の進捗状況によって適宜順序の変更や内容の一部省略・追加があり得る．
【授業外学修】各回の授業後に以下の(1)～(3)を実施することで，学んだ内容の定着を図り，定期試験に備えておくこと．
(1)その回の授業での配布資料およびそこにメモした事項を基に，授業内容を再確認する（1時間程度）．
(2)その回の授業で提示された講義のポイントの各事項に関する説明文を，(1)での理解内容に基づいて作文してみる（2時間程度）．
(3)その回の授業で提示された前回の講義の復習内容や前回のポイントのまとめに基づいて，前回授業後に作文した(2)の内容をチェックし，理解の誤りや説明不足の部分を修正する（1時間程度）．
＊＊こちらの内容は2025年4月1日を基準としたものです．最新のシラバス情報，詳細は大学提供のシラバス情報照会ページで確認してください＊＊