| 授業科目名（和文） ［Course］ |
人工知能特論 |
| 授業科目名（英文） ［Course］ |
Advanced Artificial Intelligence |
| 学部（研究科） ［Faculty］ |
情報系工学研究科 |
| 学科（専攻） ［Department］ |
システム工学専攻前期 |
| 担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors] |
○岩橋 直人 自室番号（2609）、電子メール（iwahashi**c.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は,** を @に置き換えてください |
| 単位数 ［Point(Credit)］ |
2単位 |
| 対象学生 ［Eligible students］ |
1?2年次生 |
| 授業概略と目標 ［Course description and Objects］ |
ロボットが日常的な環境で人間と共生する時代が近づいている。そのようなロボットは，人間を含む環境と結合する心と身体の計算機構を持っていなければならない。この授業では、知能を環境との相互作用を基盤とした情報のダイナミクスと捉え、その情報論的な数理モデリングの技術について講述する。 |
| 到達目標 ［Learning Goal］ |
1. 知能の数理モデリングに関するベイズ的手法の体系を理解する。 2. パターン認識技術の基礎を理解する。 3. 機械学習技術の基礎を理解する。 |
| 履修上の注意 ［Notes］ |
特になし |
| 授業計画とスケジュール ［Course schedule］ |
1. 序論 2. 確率分布 3. 線形回帰モデル 4. 線形識別モデル 5. ニューラルネットワーク 6. カーネル法 7. 疎な解を持つカーネルマシン 8. グラフィカルモデル 9. 混合モデルとEM 10.近似推論法 11.サンプリング法 12.連続潜在変数 13.系列データ 14.モデルの結合 15.まとめ |
| 成績評価方法と基準 ［Grading policy (Evaluation)］ |
授業中に出すレポート課題と授業態度により評価する。 |
| 教科書 ［Textbook］ |
教科書： パターン認識と機械学習（上）、C.M.ビショップ著、シュプリンガー?ジャパン、6,500円（税抜） パターン認識と機械学習（下）、C.M.ビショップ著、シュプリンガー?ジャパン、7,800円（税抜） |
| 自主学習ガイド及び キーワード ［Self learning］ |
紹介したアルゴリズムをプログラムで実装すると理解が深まる。 |
| 開講年度 ［Year of the course］ |
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