人工知能論
Advances in Artificial Intelligence
- 対象学生：大学院システム工学研究科(修士課程)
- 授業時間: 前期月曜日２時限
- 単位数： ２
- 担当教官：
坂間 千秋
- 科目の概要・位置づけ：
人工知能(AI)は複合領域の視点や考え方をベースにした学問で、
その技術は今日さまざまな分野で応用されている。
本講義では人工知能研究における重要なキーワードをとりあげ、それぞれのテーマ毎に解説を行う。
- 授業の概要
- 人工知能-過去・現在・未来-(オートマトン，ダートマス会議，2045年問題, etc)
- 知能（チューリングテスト, 中国語の部屋，Winograd Schema Challenge, etc）
- 脳（神経科学，人工ニューロン，ニューラルネット，etc）
- 知識（知識表現，フレーム問題, 記号接地問題，etc）
- 推論（演繹，アブダクション, 非単調推論，etc）
- 学習（概念学習，強化学習，ディープラーニング，他)
- 自然言語（普遍文法，機械翻訳，テキストマイニング，etc）
- 進化（自己複製機械，進化的計算，人工生命，etc）
- 創発（自己組織化，群知能，セルオートマトン，etc）
- 社会（マルチエージェントシステム，人工社会, 合意形成，etc）
- 身体（ロボット，BMI, Ambient Intelligence, etc)
- ゲーム（ゲームの理論，ミニマックス定理，オークション，etc）
- ビッグデータ（データマイニング，未来予測, IoT, etc）
- ポストヒューマン（技術的特異点, デジタルクローン, シミュレーテッドリアリティ, etc)
- 自由課題によるプレゼンテーション(単位認定試験)
- 到達目標：
毎回の講義を通じて、人工知能の学問分野を理解することを目標とする。
- 成績評価：
レポート(30%)、プレゼンテーション(10%)、単位認定試験(60%)
- 教科書：
使用しない。レポートの提出、および講義スライドの閲覧は Moodle を使用する。
- 履修上の注意：
本講義を受講する上で前提知識は特に必要とされない。
毎回の講義で関連技術の調査が課され、学生全員に調査結果についてプレゼンテーションを行ってもらう。
自由課題によるプレゼンテーション(単位認定試験)ではオリジナリティが重視される。
Background: "Alchemical illustration of a Homunculus in a vial"