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
使用しない: 講義ノートを配布
参考書
１. Russell, S. and Norvig, P.; Artificial Intelligence -- A
Modern Approach,
Prentice-Hall, 1995 ISBN 0-13-103805-2
２. Ginsberg, M.: Essentials of Artificial Intelligence,
Morgan Kaufmann Publishers,Inc., 1993 ISBN 1-55860-221-6
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)
前提とする知識(必ずしも先修条件ではない)
データ構造
人工知能論 II
訂正）すでに配布されております履修要覧には前提とする知識として
「人工知能論 II」があがっておりませんが、そちらの方は間違いです。
正しくはWWWの方をご参照下さい。