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講義名 人工知能基礎論
講義開講時期 前期 1st Half
基準単位数 2
代表曜日 月曜日 代表時限 ２時限
コース等 情報学専攻
授業を担当する教員 井上 克巳
成績評価区分 Grading Scale A,B,C,Dの4段階評価 Four-grade evaluation
レベル Level
力量 Competence

担当教員
氏名
◎ 井上　克巳

授業の概要 人工知能の基礎、とくに記号による知識の表現と推論について詳述する。
到達目標 人工知能の基礎である知識表現と推論の基本技術を理解し使いこなせるようになる。
成績評価方法 出席の態度、学生によるプレゼーテーション、およびレポートなどを総合して評価する。
実施場所 オンライン講義
使用言語 日本語または英語
教科書・参考図書 講義資料を配布する。参考図書は適宜紹介する。

The original lecture notes are prepared. Reference will be provided during the course.
授業計画 (1) 人工知能の概要，とくに知識表現の役割について概観する。（第1回）
(2) 論理による知識表現について述べる。論理関数・命題論理 および述語論理の構文論と意味論および知識表現を扱う。（第2回～第3回）
(3) 推論について述べる。述語論理の公理系、命題論理のSAT アルゴリズム、節理論の導出原理、論理プログラミングを扱う。（第4回～第6回）
(4) 常識推論と非単調推論について述べる。閉世界仮説、述語完備化、極小限定、デフォルト論理、解集合プログラミングを扱う。（第7回～第9回）
(5) 述語論理による行動と計画の計算について述べる。状況計算、イベント計算、フレーム問題、プランニングを扱う。（第10回～第11回）
(6) 知識の更新と発見について述べる。アブダクション、信念翻意、知識更新、帰納論理プログラミングを扱う。（第12回～第13回）
(7) 受講者自身が設定する問題に対して知識表現・推論・学習を試みる（第14回～第15回）
(8) 研究者による講演を交えることがある。
備考 離散数学・アルゴリズムなど計算機科学の基礎知識を有しており、さらに論理についての基礎があると望ましい。