| 科目コード |
26S021530 |
| 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の考え方を紹介・説明します。
具体的な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 |
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| 事前事後の学習内容 |
人工知能の分野は、変化が激しいので、日常生活でどのような技術が登場しているのか気に留めておいて下さい。 |
| 到達目標 |
人工知能の様々な理論の考え方を理解する。（オリジナルな方法や考え方に辿り着ければ、なお良しとします。） |
| 授業の進め方 |
はじめに解説を聞き、その内容について演習を通して確認をします。
課題に取り組むことで理解を深めるようにします。
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| 授業計画 |
【第1回】【第2回】 ガイダンス
【第3回】【第4回】 Python復習
【第5回】【第6回】 探索（確定システム）
【第7回】【第8回】 賢い探索（確定システム・A*アルゴリズム）
【第9回】【第10回】 特徴量エンジニアリング・グラフ描画
【第11回】【第12回】 特徴量エンジニアリング・グラフ描画（応用）
【第13回】【第14回】 数値シミュレーション
【第15回】【第16回】 機械学習（教師なし学習） クラスタリング／PCA
【第17回】【第18回】 機械学習（教師あり学習） 決定木
【第19回】【第20回】 機械学習（教師あり学習） 線形回帰（単回帰分析／重回帰分析）
【第21回】【第22回】 機械学習（教師あり学習） 自然言語処理
【第23回】【第24回】 機械学習（教師あり学習） 画像処理／SVM
【第25回】【第26回】 深層学習（NNN）／自然言語処理
【第27回】【第28回】 深層学習（RNN）／自然言語処理
【第29回】【第30回】 総合演習 |
| 成績評価方法 |
提出課題（最終レポート）の結果 80% 平常点評価（課題への取り組み姿勢等） 20% |
| テキスト |
なし |
| 参考文献 |
なし |