知能情報処理
 Intelligent Information Processing
 担当教員:井上 健司(INOUE Kenji)
 担当教員の所属:大学院理工学研究科(工学系)応用生命システム工学分野
 開講学年:3年  開講学期:後期  単位数:2単位  開講形態:講義
 開講対象:応用生命システム工学科  科目区分:専門科目・選択 
【授業概要】
・テーマ
推論、判断、記憶、認識、理解、学習、創造など、人間のような知能を持った機械を人工知能という。推論とは、前提となる事実や規則から結論を導き出す知的作業である。本講義では、人工知能における推論について学ぶ。
本講義の目的は、推論の理論的基礎となる命題論理、述語論理を理解し、エキスパートシステムや知能ロボットといった応用分野への基礎を習得することである。本講義を通じて、正しい推論・思考の道筋とはどのようなものかを学習する。
・到達目標
命題論理について理解し、命題論理式の解釈や標準形への変換、推論ができること。述語論理について理解し、述語論理式の解釈や節集合への変換、導出原理による推論ができること。
・キーワード
人工知能、推論、命題論理、述語論理。

【科目の位置付け】
本講義では、情報コンピュータ系の応用科目として、人工知能について学ぶ。

【授業計画】
・授業の方法
プリント、パワーポイント、板書を用いて講義する。演習問題を解く。
・日程
第1週 人工知能と推論
第2週 命題論理とは
第3週 命題論理式
第4週 同値関係と標準形
第5週 恒真式と恒偽式
第6週 推論と論理的帰結
第7週 中間試験とまとめ
第8週 述語論理とは
第9週 述語論理式
第10週 スコーレム標準形と節集合
第11週 導出原理
第12週 単一化置換
第13週 述語論理における推論
第14週 推論の応用
第15週 期末試験とまとめ

【学習の方法】
・受講のあり方
参考書を購入することが望ましい。ノートをしっかりとること。わからないことがあったら、積極的に質問すること。演習問題は自分で考えて解くこと。
・授業時間外学習へのアドバイス
参考書およびノートを読み返して理解する。演習問題を解く。

【成績の評価】
・基準
命題論理について理解し、命題論理式の解釈や標準形への変換、推論ができること。述語論理について理解し、述語論理式の解釈や節集合への変換、導出原理による推論ができること。
・方法
中間試験(50点)と期末試験(50点)の合計100点で成績評価を行い、60点以上を合格とする。

【テキスト・参考書】
参考書:太原育夫著「新人工知能の基礎知識」(近代科学社)

【その他】
・オフィス・アワー
講義で連絡する。

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