学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報学部
時間割コード
Registration Code		1001189
科目区分
Course Category
専門科目(コンピュータ科)関連専門科目(自然，人社)
科目名　【日本語】
Course Title		[遠隔]人工知能基礎１
科目名　【英語】
Course Title		[remote]Foundations of Artificial Intelligence 1
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		SIS-13-3018-J
担当教員　【日本語】
Instructor		長尾 確 ○
担当教員　【英語】
Instructor		NAGAO Katashi ○
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋集中 その他 その他
Intensive(Fall) Other Other
対象学年
Year		３年
3
授業形態
Course style		講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
CS共通
必修・選択
Required / Selected
ＣＳ必修


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
人工知能（AI）は人間の生活を安全で利便性の高いものにするために本質的に重要な学問分野である。それは，人間の知能処理を代行でき，人間が不得意とする作業を，人間を上回る精度で遂行できる高度な情報システムを実現することを目指す。本講義ではAIの基礎的な理論と技術を学ぶ。具体的には，知識表現，探索，推論，プランニング，エージェント，機械学習について学ぶ。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
In this lecture, students will learn the foundation of artificial intelligence as a basic principle of making intelligent machines, and the applied technology of artificial intelligence.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
人工知能（AI）は人間の生活を安全で利便性の高いものにするために本質的に重要な学問分野である。その成果として，人間の知能処理を代行でき，人間が不得意とする作業を，人間を上回る精度で遂行できる高度な情報システム（知能ロボットなど）が実現できる。本講義では，AIの基礎的な理論と技術を修得することを目指す。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
本講義ではAIの基礎的な理論と技術である，知識表現，探索，論理と推論，機械学習（パターン認識，言語処理，エージェントの行動）などについて教授する。

1. イントロダクション
2. 知識表現（知識，オントロジー，クラスとインスタンス）
3. 探索（探索木，最良優先探索，ゲーム木）
4. 論理と推論（一階述語論理，導出原理，Prolog）
5. 機械学習１（パターン認識，畳み込みニューラルネット）
6. 機械学習２（言語処理，分散表現，word2vec）
7. 機械学習３（エージェント，プランニング，強化学習）
8. 機械学習４（生成系、オートエンコーダ、GAN）
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
特になし。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
各回で小テストを実施し、その点数と質問等の点数の合計が100点満点で，60点以上を合格とする。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
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）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
講義において説明した内容を理解するために課題を与える。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
オンデマンド（遠隔）
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)
講義視聴アプリをPCにインストールして、講義をダウンロード・視聴する。アプリについては、TACTにて説明する。