| 年度 | 2007 |
|---|---|
| 科目名 | 知能システム |
| 教員名 | 鈴木 昇一 |
| 授業概要 | 探索の理論は，人工知能学，知識工学，知能情報学を支える主要な柱の1つであるが，この理論は割愛されるか，簡単に触れる程度にする．また，記号による推論に使われる導出原理も基本的に重要な1つであるが，割愛されるか，簡単に触れる程度にする．記号列(言語情報)，パターン(感性情報)の2種類の情報表現の内，本講義では，音声，画像などのパターン(視聴覚パターン)を認識・理解するのに必要な知能をシステムに備えさせる方法，並びに，この視聴覚知能システムを能率的に構成する手法などが説明される． |
| 授業計画 | (1-1)探索による問題解決法，縦型探索、横型探索、 (1-2)分岐探索法 (1-3)山登り法、最良優先探索、Aアルゴリズ、発見的探索法 (1-4)論理による問題解決法，論理式の節形式、述語論理、推論規則 (1-5)導出原理、フレーム問題 (1-6)人工知能言語Prolog (2-1)知識による問題解決法、宣言的知識、手続き知識、知識表現（データ構造＋解釈手続き） (2-2)プロダクション・システム (2-3)意味ネットワーク、フレーム (3-1)言語によらないマルチメディアパターン系列の連想による問題解決法 (3-2)パターンの標準形、特徴抽出、識別 (3-3)パターンによる発想推論 (3-4)探索に基づく帰納推理的多段階パターン連想変換 |
| 評価方法 | 質疑応答，レポート，出欠，定期試験などを考慮し，総合的に評価する． |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| メッセージ | 探索の理論，記号による推論の理論，ニューラルネットの理論，最適化の理論，ファジィ理論、遺伝的アルゴリズムの理論，エージェントの理論，人工生命の理論，遺伝子の理論，パターン認識・理解の理論などは，人工知能学，知識工学，知能情報学を支える主要な柱である．これらの各理論を応用する分野として，例えば，情報家電分野がある．この種の応用分野は誠に広大であり，勉強しておくと，益は大である． |