知識工学(53240)
Knowledge Engineering

  
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担当教官:

B. H. Far(工学部助教授)

学科専門科目:

指定選択科目 2単位

対象学科:

情報(システム)工学

学年学期:

3年前期

時間割:

火5・6

教室:

61

受講に必要な既修科目:

離散数学及び形式言語履修が望ましい

概要

知識表現のための手法と推論方法を合わせてエキスパートシステムの実例につい て 学ぶ。具体的にはプロダクションシステム、フレーム、意味ネット、述語論理 など における知識の表現法と利用について述べる。 また、 講義資料 が用意されてますので遠隔授業を受けることができます。

Regular Sessions

1回目

人工知能と知識工学の歴史
コースの紹介、人工知能と知識工学の歴史。

2回目

アルゴリズムと人工知能
人工知能的解決に適した問題と適さない問題、アルゴリズム。

3回目

問題解決プロセスの表現
問題解決の枠組み、グラフ表現、ネットワーク表現、木表現、問題の分析と解析。

4回目

探索(1)
問題解決における探索法。基本的な探索法。

5回目

探索(2)
ヒューリスティクスの導入、弱手法、各種探索法とそれらの比較。

6回目

命題論理(その1)
知識表現、論理表現、命題論理、命題論理の節形式、意味木。

7回目

命題論理(その2)
演繹的推論、形式的証明、導出手続き、命題論理における導出。

8回目

記述論理
記述論理式、記述論理の節形式、統合アルゴリズム、記述論理の導出アルゴリズム。

9回目

論理による問題解決
解の抽出、単調推論、フレーム問題、定式化。

10回目

知識表現(1)
実世界の問題との対応、HORN集合、エキスパートシステムの構成図、プロダクションシステム、 前向き・後向き推論、ルールベースシステムの欠点、曖昧さと確信度。

11回目

知識表現(2)
意味ネットワーク、フレーム表現。

12回目

不確実性管理
非単調論理、デフォールト推論、TMS、 ベイズ法とその応用、確信度。

13回目

分散型人工知能
DAIの歴史、DAIの構造、コミュニケーション方法、 分散型エキスパートシステム、DAIの研究課題。

14回目

機械学習     ---- 準備中
機械学習の歴史、経験による学習、例による学習、概念生成手法、 説明による学習、類似学習。

15回目

人工知能最近の話題     ---- 準備中
分散型オブジェクト、クライアント・サーバーコンピューティング、 エージェント。
 
Extra Sessions

16-30回目

知能工学特論 -- (大学院向け)
人工知能の歴史と将来、知識獲得、 機械学習、階層構造をもった知識ベース、定性推論、類似 推論、不確実管理、Bayesianネットワーク、 事例ベース推論、分散型AI、分散型オブジェクトなど

教科書:

  • 太原育夫 「人工知能の基礎知識」近代科学社、(2,987円)、1993。

参考書:

  • N.J. Nilsson, "Artificial Intelligence: A New Synthesis,"
    Morgan Kaufmann, 1998.
  • S. Russel and P. Norvig,"Artificial Intelligence: A Modern Approach,"
    Prentice Hall, 1995.
  • 上野晴樹 「知識工学入門」オーム社、1989.

   
   

成績の評価方法:

期末試験+レポート

授業の形式:

通常の授業

担当教官電話:

048-858-9612

E-Mail:

far@cit.ics.saitama-u.ac.jp

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