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，不完全な知識に基づく推論 ５. 知的インタフェース

西田豊明 : 人工知能の基礎，丸善，ISBN 4-621-04646-2，1999

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。