人工知能概論

科目コード	25C021530
科目名	人工知能概論
担当者名	吉田　晶子
授業の概要	人工知能の様々な理論を紹介・説明します。具体的にサンプルプログラムを作成し、課題の作成に取り組みます。
実務経験内容
事前・事後学習の内容
到達目標	人工知能の様々な理論の考え方を理解する。オリジナルな方法・考え方にたどりつければなお可
授業の進め方	講義形式、演習でプログラムを作る
授業計画	【第1・2回】イントロダクション【第3・4回】探索（縦型、横型探索）【第5・6回】探索（A*アルゴリズム）【第7・8回】ゲームにおける探索（ゲーム理論）【第9・10回】探索プログラム演習（課題の作成・評価）【第11・12回】機械学習とは【第13・14回】遺伝的アルゴリズム【第15・16回】遺伝的アルゴリズム（課題の作成・評価）【第17・18回】ニューラル・ネットワーク【第19・20回】パーセプトロン【第21・22回】BPN 【第23・24回】BPN（課題の作成・評価）【第25・26回】ビッグデータの応用【第27・28回】主成分分析【第29・30回】最終課題（課題の作成・評価）
成績評価方法	課題プログラム50%　最終レポート50%
テキスト
参考文献

2025年度シラバス