講義の目的と到達目標
人工知能とユビキタス社会，それを支える自然言語処理について学ぶ．
講義の内容
オントロジと呼ぶ分類知識モデルを使い，人工知能とは何かについて学ぶ．また，人工知能の基礎となる言語処理の基礎について学習する．
講義計画・資料
- 人工知能とは何か（09/24）
- 人工知能とは何か，人工知能システム，知的情報処理とは何かについて，その概要を説明する．
- 宣言型プログラムと述語論理（10/01）
- 宣言型プログラムとは何か，一般的なプログラミングとの違いを学ぶとともに，述語論理（記号論理）の基礎について学習する．
- 述語論理の基礎（10/08）
- 述語論理を利用した推論について，その基本的な考え方を学習する．
- 述語論理の研究（アルゴリズム）（10/15）
- 述語論理に基づくシステム（機械的な証明）のアルゴリズムについて学ぶ．
- 10/22は出張で不在のため休講です．
- 述語論理の研究（アルゴリズム）[続き]（10/29）
- 述語論理に基づくシステム（機械的な証明）のアルゴリズムについて学ぶ．
- 述語論理の研究（その取扱い）（11/05）
- 述語論理とプログラミング上の表現について学ぶ．[PC教室（3451）で実施します]
- 人工知能言語（Prologとその応用）（11/12）
- 人工知能システムで利用されるプログラム言語としてPrologについて学ぶ．[PC教室（3451）で実施します]
- 人工知能言語（Prologとその応用）[続き]（11/19）
- Prologについての学習を深めるとともに，その考え方が応用されている例について学習する．[PC教室（3451）で実施します]
- 人工知能言語（Lispおよび派生プログラム）（11/26）
- 人工知能システムで利用されるプログラム言語として，LispおよびLispから派生した各種のプログラム言語について学ぶ．[PC教室（3451）で実施します]
- 自然言語処理とは何か（12/03）
- 自然言語を扱う情報処理として，自然言語処理とは何か，どのようなことに留意する必要があるかについて学ぶ．
- 自動翻訳システムと日本語処理システム（12/10）
- 自然言語処理の応用例としての自動翻訳システム，日本語処理システムについて学ぶ．
- 機械学習(I)（12/17）
- 人工知能に対する現実的なアプローチである機械学習の基礎について学ぶ．
- 機械学習(II)（01/07）
- 人工知能に対する現実的なアプローチである機械学習の基礎について学ぶ（前回の続き）
- 期末試験（01/21）
講義資料アーカイブ
各回の講義資料PDFをZIPで固めたファイルを下記から取得可能．
講義の進め方
座学を中心に講義を進めるが，要所要所で実際に手を動かして確認する演習の時間を用意する．また，教科書の代わりに本ページに用意した講義資料を用いて講義を実施する．
成績評価
期末に行う試験による．ただし，出席状況や授業中に行う課題の達成状況などの結果を加味することがある．
0 件のコメント:
コメントを投稿