◇ 担当教員： 松本　裕治（まつもと　ゆうじ）、乾　健太郎（いぬい　けんたろう）
◇ 単位数：２ ◇選択･必修：選択 ◇開講時期：�T期 月曜２限、水曜１限 ◇講義室：L1

◇ 授業目的：
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。

◇ 授業内容：
前半は命題論理および第一階述語論理の証明系について解説し、後半は命題論理における帰納的
推論を始め、いくつかの代表的な学習アルゴリズムと紹介する。具体的には、以下の項目につい
て学ぶ。
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
その他の代表的な学習アルゴリズム

◇ 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 ◇ 履修条件：
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。

◇ オフィスアワー：
（A701/703）月曜日５限・金曜日５限。その他、扉を開けているときは何時でも。