知的システムの構築に必要な概念と構成法について，人工知能研究の性質と進展に触れながら議論する。次の項目を中心に，背後にある概念，主な処理方式，実現法などについて述べる。 また，代表的な人工知能言語であるPrologによる演習を行い，問題解決器の構成を実装を通して習得する。 　　１. 人工知能とは　　 　　２. 探索アルゴリズム　　 　　３. 知識表現と推論（プロダクションシステム，フレームシステム）　 　　４. 機械学習 　　５. 不完全な知識に基づく推論

溝口理一郎，石田亨共編：人工知能，オーム社 ISBN 4-274-13200-5, 2000

１. Russell, S. and Norvig, P. : Artificial Intelligence --A Modern Approach--, 　　Prentice-Hall, ISBN 0-13-103805-2, 1995 　　(古川監訳：エージェントアプローチ 人工知能，共立出版， 　　ISBN 4-320-02878-3, 1997). ２. 上野晴樹：知識工学入門（改定2版），オーム社 　　　　　　　ISBN 4-274-07480-3, 1989. ３. 古川康一：Prolog入門，オーム社，1986. ４. Genesereth, M.R. and Nilsson, N.J. : Logical Foundations of Artificial 　　Intelligence, Morgan Kaufmann, 1987 　　(古川監訳：人工知能基礎論，オーム社，ISBN 4-274-12908-X, 1993).

(必ずしも 先修条件ではない) 一階述語論理（人工知能基礎論） データ構造とアルゴリズム

成績評価は演習課題の理解度，完成度，独創性，着想性（50%），及びレポートの完成度，独創性，発想の豊かさ（50%）により行う。