| 科目名 |
人工知能 |
| 担当教員 |
竹田 史章 |
| 対象学年 |
3年 |
クラス |
学部：専門001 |
| 講義室 |
Ａ１０９ |
開講学期 |
２学期 |
| 曜日・時限 |
火２,金２ |
単位区分 |
選択 |
| 授業形態 |
一般講義 |
単位数 |
2 |
| 準備事項 |
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| 備考 |
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| 授業の詳細1 |
「授業の目的」
人工知能ＡＩ（Artificial Intelligence）は現在、時進分歩のスピードで進歩している学問である。現在のコンピュータは大変な高速処理能力を持っているが、融通性においては人間に及ばない。人工知能はこれを“偉大なる知恵者”に変えようとするものである。そのための方向の一つとして、融通をきかした対応のできるコンピュータやプログラムを作らなくても、人間のように外界の事象を認識・理解して、自然言語を理解し対応のできるコンピュータを実現することである。これを、パターン理解システムとして位置づける。もう一つは人間と同じように推論をし、判断をして、意志決定のできるコンピュータ（問題解決システム）の実現である。これらのパターン理解システムと問題解決システムが統合して、人間の手足の代りをするマニピュレータをつけたものが、知能ロボットである。本講義では、人工知能の基本概念の導入とニューロコンピュータの基礎を知り、知能ロボットの実現への基礎知識を習得することを目的とする。
（キーワード：ＡＩ、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、ファジィシステム） |
| 授業の詳細2 |
「授業の進め方」
知能ロボットの実現のための人工知能、パターン理解システムと問題解決システムの基本概念を解説する。ニューロコンピュータ、ニューラルネットワークの概念についても言及し、応用した製品の紹介や、応用メカニズムについて解説しながら講義を展開する。
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| 授業の詳細3 |
「達成目標」
１．人間の情報処理と人工知能の情報処理の違いを理解できる。
２．パターン理解システムと問題解決システムの基本概念を理解できる。
３．ソフトウエア面から見た知能ロボットの実現への基礎知識の習得ができる。
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| 授業の詳細4 |
「授業計画」
１． 人工知能の歴史と背景について概論を解説する。
２． 人工知能の基本機能と役割について解説する。
３． 知識と推論またその記述言語について概論を解説する。
４． マシンアーキテクチャーにおいて、従来のノイマン方式と比較しながら人工知能用マシンアーキテクチャーを解説する。
５． ルールベースによる推論マシンの基本概念とその構築ツールについて解説する。
６．機械翻訳についてその概論を解説する。
７．エキスパートシステムについてその機能と動作メカニズムについて解説する。
８． パターン理解システムについてその機能と動作メカニズムについて解説する。
９．記号処理とパタ−ン処理
代数問題の解法を例にとり、従来の記号処理とパターン処理の特徴と概要を理解する。
１０．ニューロンとニューロンモデル
ニューロコンピュータとは、生物の神経系の仕組み（人間の脳神経系）を工学的に実現しようとするコンピュータである。そこにはノイマン型コンピュータによる情報処理の限界を打破できる可能性が存在する。ここでは、ニューロコンピュータの構成要素であるニューロンとニューロンモデルを説明する。
１１．ニューラルネットワーク
ここでは、ニューラルネットワークの機能とその学習則について理解し、“考えるコンピュータ”という言葉の意味の概念を説明する。
１２．ニューロコンピュータの実際
ここでは、現在世の中で稼動中のニューラルネットワークを応用した製品の紹介とその応用メカニズムを解説する。
１３．ＡＩによる知能ロボットの実現
世の中の最先端知能ロボット研究事例をビデオで紹介し、人工知能の有効性を知能ロボットの自律性とマンマシンインターフェースの観点から解説する。
１４．習熟度確認
本講義の達成目標が満足されているかを確認する。
１５．習熟度確認の解説を実施し、本講義の内容の理解を確認する。
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| 授業の詳細5 |
「成績評価」
受講における評価においては、結果に至るプロセスを重要視する（問題解決の正解に６０％、その導出手続きに４０％の配点ウエイトを与える）。
A A： 95点以上
A： 80点以上94点以下
B： 70点以上79点以下
C： 60点以上69点以下
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| 授業の詳細6 |
◇テキスト
『図解雑学ロボット』新井建生（ナツメ社） ISBN4-8163-3916-7 \1350
◇参 考 書
『入門ニューロコンピュータ』，菊池豊彦（オーム社）ISBN4-274-07547-8 \2200
『人工知能コンピュータ』，秋田興一郎（電気書院）ISBN4-485-57101-5 \1100
ビデオ教材を使用する。
◇履修の前提となる科目： なし
◇事前に履修をしておくのが望ましい科目：ロボット工学概論
◇同時に履修をすることを推奨する科目：なし
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| 授業の詳細7 |
「オフィスアワー」
水曜日2限、A474、連絡先：takedaft@pop.kochi-tech.ac.jp |
| 授業の詳細8 |
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| 授業の詳細9 |
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| 授業の詳細10 |
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