|
授業の概要 |
知能システム科学の基礎学問である、人工知能、ソフトコンピューティング、認知科学、自然言語処理などの基礎について、6名の教員によって講義を行う。
|
|
到達目標 |
知能システム科学を構成する基盤分野における基礎概念を説明する事ができる。
|
|
成績評価方法 |
授業の達成目標に達しているかどうかをレポート、輪講および授業中の質問により判定する。
|
|
実施場所 |
オンライン講義 |
|
使用言語 |
留学生の履修者がいる場合は英語 |
|
教科書・参考図書 |
未定 |
|
授業計画 |
(1) 人工知能基礎に関して、問題解決・探索、知識表現と推論（井上）
(2) ソフトコンピューティングに関して、ファジー、進化計算（山田）
(3) 知能ロボティクスに関して、運動学・動力学、行動計画、身体性知能（稲邑）
(4) 機械学習に関して、特徴空間，決定木，データマイニング（TBA)
(5) 機械学習に関して、教師無し学習、模倣学習、強化学習 (TBA)
(6) 自然言語処理に関して、知識抽出、対話システム（相澤）
それらの概要を講義し、議論する。
|
|
キーワード |
人工知能，ソフトコンピューティング，機械学習，ロボティクス，自然言語処理 |
|