人間が自然に行っている判断や推論を計算機にさせようとすると，人間の思考過程そのものの考察と，それを工学的に実行するアルゴリズムの開発が必要となる．本講ではこれらの課題を，理論と方法論の観点から取り扱う．
人間のしなやかな思考法を計算機上で実現しようとする代表的ないくつかの方法論を学習すること．そしてその理論の背景にある本質的な考え方を理解し，それらの基本アルゴリズムを実行できるようになること．

(a) 問題解決の状態空間表現を理解し応用できること．
(b) 探索法およびゲーム問題を理解し，αカット，βカットを実行できること．
(c) 記号論理を理解し応用できること．
(d) 遺伝的アルゴリズムを理解し，基本操作を実行できること
(e) ニューラルネットワークを理解し，基本操作を実行できること
(f) ファジィ理論を理解し，基本操作を実行できること

問題解決，状態空間，探索，記号論理，遺伝的アルゴリズム，ニューラルネットワーク，ファジィ理論

知識情報処理の基礎となる科目：情報数学入門，情報数学I，情報数学II
関連科目：自然言語処理
学習・教育目標：学生便覧参照

授業では，受講者への設問を入れて時間内での理解を促す．また，適宜宿題や小テストを課し，受講者の理解を確認しながら進める．

01 問題解決の表現とモデル化（状態空間，作用素，制約，木構造）
02 系統的探索（縦型探索と横型探索）
03 発見的探索（ヒューリスティクス，山登り法）
04 問題分解法（AND/ORグラフ，ハノイの塔）
05 ゲーム問題の表現と解法（対戦ゲーム，αカット，βカット）
06 記号論理（命題論理，推論）
07 前半のまとめと中間試験
08 中間試験講評，最適化
09 遺伝的アルゴリズム（基本アルゴリズム）
10 遺伝的アルゴリズム（選択，交叉，突然変異）
11 ニューラルネットワーク（階層型ネットワークとパーセプトロン）
12 ニューラルネットワーク（相互結合型ネットワークと連想記憶）
13 ファジィ理論（多義的不確かさと概念的不確かさ，ファジィ集合）
14 ファジィ理論（ファジィ集合の演算，ファジィ論理，ファジィ推論）
15 後半のまとめと期末試験
（以上は計画であり，受講者の理解度等を鑑みて適宜修正を加える．）

講義開始時間を守ること．受講のマナーを守ること．受け身にならず主体的に勉強すること．特に，授業中の私語などの他の受講生への迷惑行為は固く禁じる．また，質問は随時受け付ける．

各課題について，自分ならどうやって解決するだろうと考えながら，講義で学ぶ解決法を理解すること．
講義で取ったノートを読み返し，理解できていない部分がないか確認する．授業で学んだことを，ペンを持ち紙の上に式や図を展開しながら解いてみること，さらには自分で問題を作って解くことを強く推奨する．

中間試験40点，期末試験40点，何度かの宿題と小テスト20点で合計100点．合計60点以上を合格とする．
（状況により配分を変更する場合がある．）

中間試験と期末試験，宿題や小テストにより講義の目的が達成されたことを確認する．

小林一郎: 人工知能の基礎，サイエンス社 2013年 （2,200円）

人間の思考の素晴らしさと，それを実現しようとするアプローチの面白さを味わってください．なお，受講者の理解度などに応じて講義内容・評価法等を修正する場合があります．

水曜日16:00-17:00