シラバス参照

授業情報／Class Information

科目一覧へ戻る 2020/05/12 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
／Course 		人工知能概論
時間割コード
／Course Code 		R1001033_G1
開講所属
／Course Offered by 		共通／
ターム・学期
／Term・Semester 		2020年度／Academic Year　　第2クォーター／2Q
曜限
／Day, Period 		月／Mon　5
開講区分
／semester offered 		第2クォーター／2Q
単位数
／Credits 		1.0
学年
／Year 		2,3,4
主担当教員
／Main Instructor 		松田　憲幸
科目区分
／Course Group 		_　
授業形態
／Lecture Form
教室
／Classroom 		学術情報センター第２演習室／学術情報センター第２演習室

担当教員情報/Instructor Information

教員名
／Instructor 		教員所属名
／Affiliation
西村　竜一 システム工学部（教員）
松田　憲幸 システム工学部（教員）
三浦　浩一 システム工学部（教員）
八谷　大岳 システム工学部（教員）
授業の概要・ねらい
／Course Aims		 人工知能の知的な振舞いをシステム化する原理の理解を基に、定式化課題や強化学習の課題を分析する手続き設計技法を習得する。
到達目標
／Course Objectives		 知的システムの仕組みを理解して，実際に，ツールを駆使して課題を分析できる．
成績評価の方法・基準
／Grading Policies/Criteria		 知的システム設計における対象の定式化、手続きの設計、振る舞いの読解などを評価する．
教科書
／Textbook
参考書・参考文献
／Rreference Book
履修上の注意 ・メッセージ
／Notice for Students		 定員40名
履修する上で必要な事項
／Prerequisite
履修を推奨する関連科目
／Related Courses		 人工知能の初歩
授業時間外学修についての指示
／Instructions for studying outside class hours		 指示された動画の視聴による予習、および、課題に取り組むこと．
その他連絡事項
／Other messages		 授業内で PC を使用しますから，各自持参すること．
授業理解を深める方法
／How to deepen your understanding of classes		 反転授業，および，グループワークを伴う学習
オフィスアワー
／Office Hours		 木曜日5限，訪問先：北一号館A615室，email等(matsuda@wakayama-u.ac.jp)で事前予約ください．松田が代表で取りまとめ各教員へ連絡します．
科目ナンバリング
／Course Numbering		 C9340102J
高等教育無償化に関する特記事項
／Special note on free higher education
No. 回（日時）
／Time (date and time)		 主題と位置付け（担当）
／Subjects and instructor's position		 学習方法と内容
／Methods and contents		 備考
／Notes
1 授業回数は8回です．

知的な振る舞いをするシステムについて理解する
2 人工知能における対象の定式化について理解する
3 定式化課題の演習問題について理解する
4 定式化課題についてグループで取り組み，成果を発表する
5 音声対話の基礎を理解する
6 強化学習の基礎を理解する
7 強化学習の課題について演習する
8 強化学習の課題にグループで取り組み，発表する
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

科目一覧へ戻る