人工知能プログラミング / 知的プログラミングb

総合情報学科 専門選択 人工知能プログラミング / 知的プログラミングb
後期木 2限 404教室
担当教員:マッキン ケネスジェームス

連絡事項

講義内容

  1. 9/26 ガイダンス
  2. 10/3 データ推移予測(1)
  3. 10/10 データ推移予測(2)
  4. 10/17 特別講義@メディアホール
  5. 10/24 データマイニング(1)
  6. 10/31 データマイニング(2)
  7. 11/7 自然言語処理(1)
  8. 11/14 特別講義@メディアホール
  9. 11/21 自然言語処理(2)
  10. 11/28 画像認識(1)
  11. 12/5 画像認識(2)
  12. 12/12 ゲームAI
  13. 12/19 自動制御
  14. 1/9 まとめ・平常試験
  15. 1/16 平常試験と課題の振り返り

シラバス

科目名:人工知能プログラミング
学年:3
単位数:2.0
担当者:マッキン ケネスジェームス

授業概要:
人工知能の基本的概念とアルゴリズムについて学ぶ。具体的には、データ推移予測、データマイニング、自然言語処理、画像認識、シリアスゲーム、自動制御などを解決する人工知能プログラミングについて学ぶ。 

到達目標:
人工知能の基本的概念とアルゴリズムを理解する。(知識・理解)
データ推移予測、データマイニング、自然言語処理、画像認識、シリアスゲーム、自動制御などを解決する人工知能プログラムが実装でき、実際の問題解決に応用できる。(汎用的技能) 

授業の方法:
講義形式を中心に、演習を交えて実施する。
講義の途中、および最後に理解度を確認する課題を課す。
講義の後半、各自ノートPCを用いた人工知能プログラミングを行う。
毎週、プログラミング課題が課される。 

授業計画:
1  ガイダンス・人工知能プログラミングの歴史
2  データ推移予測(1)
3  データ推移予測(2)
4  データマイニング(1)
5  データマイニング(2)
6  自然言語処理(1)
7  自然言語処理(2)
8  画像認識(1)
9  画像認識(2)
10 ゲームAI(1)
11 ゲームAI(2)
12 自動制御(1)
13 自動制御(2)
14 まとめ・平常試験
15 平常試験と課題の振り返り 

準備学習・時間外学習:
授業で出されるプログラミング課題を期限までに必ず行うこと。
時間外学習は毎週4時間程度課す。 

成績評価の方法・評価基準:
課題 20% 毎週課されるプログラミング課題を評価する。 
レポート 40% レポートでは、人工知能の基本概念の理解度を評価する。 
平常試験 40% 平常試験では、授業で取り扱う人工知能の様々なアルゴリズムの理解度を評価する。 
 
自由記載:
平常試験(40%)、レポート(40%)、課題(20%)の結果で評価する。
ただし、出席が2/3に満たない者は、欠席不可とする。 

テキスト:
Web上で授業資料を公開する。 
 
他科目との関連・履修条件等:
人工知能bを履修していることが望ましい。 

受講上の注意:
授業中にノートPCによる人工知能プログラミングを行うため、毎回ノートPCを持参する。
遅刻および早退は欠席として扱う。
授業の最後に出す理解度確認問題を答えられない場合も、欠席として扱う。 

科目担当者URL:
http://www.edu.tuis.ac.jp/~mackin/aiprogramming/

授業の質問方法:
研究室(7号館3304研究室)あるいはメールにて質問を受け付ける。 

キーワード:
  人工知能、データ推移予測、データマイニング、自然言語処理、画像認識、ゲームAI、自動制御 


東京情報大学総合情報学部情報システム学科
マッキン ケネス(Kenneth J. Mackin)
e-mail: