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授業科目

知識情報処理
Knowledge Information Processing

担当者

教授   斉藤 和巳
前 火3

単位

2

到達目標

エージェントの概念と探索や推論の基本的なアイデアを知り、それらを実現するためのアルゴリズムを理解することを到達目標とする。知識を利用するために、どのように知識を表現するかについても学ぶ。それらの学習を通して知的情報処理とは何であるかを具体的に知ることになる。

授業内容

知的情報処理の基礎について学ぶ。知識を用いて問題解決をすることが知識情報処理である。一方で、人間が構築した知識そのものを、何らかの目的で処理するという意味での知識情報処理もある。本講義の内容は前者である。問題や知識の表現方法と問題解決法としての探索や推論について代表的なアイデアとアルゴリズムをできるだけ体系的に平易に示す。

授業計画

授業計画は下の通りであるが、進行具合によって配分を調整することもある。授業で用いるスライドのプリントやその他の説明資料を事前に配布する。予習として、それらの説明資料に目を通しておくこと (2時間)。授業の終りに小テストを行い、その解答例をdotCampusにアップロードするので、それを中心に復習すること (2時間)。
01.概説

02.知的エージェント

03.探索による問題解決 (1) 問題の定式化、探索木、幅優先探索

04.探索による問題解決 (2) 深さ優先探索、探索グラフ

05.知識に基づく探索 (1) 評価関数、欲張り法、A*探索

06.知識に基づく探索 (2) ヒューリスティック関数、局所探索アルゴリズム

07.制約充足問題 (1) バックトラック探索、CSPの汎用ヒューリスティックス
08.制約充足問題 (2) 知的バックトラック、CSPの局所探索

09.敵対的探索:二人ゲーム、ミニマックス法、アルファ・ベータ法

10.論理的エージェント (1) 知識の論理的表現と推論
11.論理的エージェント (2) 命題論理と推論
12.論理的エージェント (3) 一階述語論理
による推論
13.知識表現と推論 (1) オントロジー、意味ネットワーク
14.知識表現と推論 (2) フレーム、常識

授業運営

講義中心であるが、必要に応じてプログラムの実装を示す。また、講義内容は基本的な概念を説明するものであるが、関連した新しいトピックについて適宜紹介する。毎回の授業の終りに小テストを実施、あるいは宿題として与えるので、それによって理解度を確認する。

評価方法

小テスト40%、定期試験または臨時試験60%として評価する。

オフィスアワー

火曜日4時間目2-219、さらに時間が合えばいつでも可能。また、Eメールでも受け付ける。

参考書

Stuart Russel and Peter Norvig『エージェントアプローチ人工知能』第2版[共立出版]2008

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