学部・大学院区分情報学部
時間割コード1000072
科目区分
専門基礎科目
科目名　【日本語】人間の知・機械の知
科目名　【英語】Human and Machine Intelligence
コースナンバリングコード
担当教員　【日本語】三輪　和久 ○
担当教員　【英語】MIWA Kazuhisa ○
単位数1
開講期・開講時間帯秋１期 火曜日 ２時限
Fall1 Tue 2
対象学年２年
2
授業形態講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
共通
必修・選択
選択


授業の目的　【日本語】
認知科学では，人間の心を情報処理システムとみなし，コンピュータモデルの構築，コンピュータシミュレーションの実行を通して，人間の認知機能を探求する。認知科学におけるモデルベースアプローチを紹介しながら，人間の認知システムの基盤を形成すると考えられる記憶，学習，思考，問題解決等を題材に取り上げ，「機械の知」と対比的に「人間の知」の特性を明らかにする。
授業の目的　【英語】
Cognitive science considers the human mind as an information processing system and explores human cognitive functions through the construction of computer models and the execution of computer simulations. The class introduces the model-based approach in cognitive science, focusing on memory, learning, thinking, problem solving, etc., which are thought to form the basis of the human cognitive system, and clarify the characteristics of human intelligence compared to machine intelligence.
到達目標　【日本語】
人工知能において実現される「機械の知」と対比的に「人間の知」の本質を理解する。
到達目標　【英語】
授業の内容や構成
認知科学では，人間の心を情報処理システムとみなし，コンピュータモデルの構築，コンピュータシミュレーションの実行を通して，人間の認知機能を探求する。認知科学におけるモデルベースアプローチを紹介しながら，人間の認知システムの基盤を形成すると考えられる記憶，学習，思考，問題解決等を題材に取り上げ，「機械の知」と対比的に「人間の知」の特性を明らかにする。

1. ガイダンス
2. 認知科学におけるモデルベースアプローチ
3. 問題解決の理論
4. 問題解決の理論
5. 認知モデリング
6. 認知モデリング
7. モデリング演習
8. モデリング演習
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
講義中に与える演習課題の評価60％，レポート課題40％，合計100点満点で60点以上を合格とする。
教科書・参考書
必要に応じて配布する。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
講義において説明した理論と実践を理解するために課題を与える。
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置