人工知能論I
Artificial Intelligence I

講義内容

人工知能システムの基本的な考え方と構成法を中心に講述する。探索・問題解 決の基本的なアルゴリズム，知識表現法，機械学習などについて， 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。
  1. 探索アルゴリズム（A*探索，αβカットなど）
  2. 制約充足（アーク制約，経路制約）
  3. 意味ネットワーク（連想的検索，活性の拡散）
  4. フレーム（継承と概念の体系化，手続き付加）
  5. プロダクションシステム（枠組と高速化手法）
  6. 不完全な知識に基づく推論 （TMSを用いた信念管理，ATMSを用いた信念管理，信念管理の形式的扱い）
  7. 機械学習（帰納，説明に基づく学習）

教科書

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参考書

  1. Ginsberg, M.: Essentials of Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann Publishers,Inc., 1993ISBN 1-55860-221-6
  2. Barr and Feigenbaum (eds.): The Handbook of Artificial Intelligence, Vol. 1〜3, ISBN 0-273-08552-? 〜 0-273-08554-9, Pitman, Vol. 4: ISBN 0-201-51819-8 from Addison-Wesley, 1989
  3. Stuart C. Shapiro (editor-in-chief): Encyclopedia of Artificial Intelligence, Volume 1, Volume 2, Wiley Interscience, 1987 ISBN 0 471-80748-6 (2 Volume Set)
  4. R.J.Brachman(ed): Readings in Knowledge Represemtation, 1985 ISBN 0-934613-01-X
  5. B.L.Webber, N.J.Nilsson: Readings in Artificial Intelligence, 1981 ISBN 0-934613-03-6
  6. 太原育夫：人工知能の基礎知識，近代科学社，1988ISBN 4-7649-0145-5

前提とする知識(必ずしも先修条件ではない)

データ構造