人工知能基礎論　　 Foundation of Artificial Intelligence

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◇ 担当教員：松本　裕治（まつもと　ゆうじ）　
◇ 単位数：２　◇　開講時期：�T期　月曜1時限・木曜2時限 ◇　講義室：L1
◇ 講義目的：
本講義では、人工知能の基盤となる論理的推論の基礎事項について理解することを目的とする。具体的には、命題論理および第一階述語論理の証明系、帰納的推論とその学習、不完全な知識下における推論などの事項について解説する。
◇　講義内容：
１．命題論理、第一階述語論理と証明系
命題論理と第一階述語論理の定義
証明系の完全性と健全性について
導出原理(resolution principle)の定義と種々の戦略
論理プログラミングの基礎
２．帰納学習
帰納学習とは何か
決定木学習
帰納的論理プログラミングの基礎
３．非単調推論
種々の非単調論理の定義
失敗による否定の考え方

◇ 教科書　：
特になし。講義ノートを配布。
◇ 参考書　：
１．Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann Publishers, 1998. ISBN:1-55860-467-7
２．Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 1995. ISBN: 0-13-103805-2
〔邦訳〕古川康一監訳．エージェントアプローチ: 人工知能．共立出版．ISBN: 4-320-02878-3
◇ 受講要件：特になし。
◇ 成績評価：
試験（70％）および講義期間中に出題するレポート課題（30％）により成績を評価する。