NBU日本文理大学

シラバス情報

注)公開用シラバス情報となります。在学生の方は、「UNIVERSAL PASSPORT」で詳細をご確認下さい。

科目名 知的システムA(Intelligent Systems A)
担当教員名 赤星 哲也
配当学年 2 開講期 後期
必修・選択区分 選択 単位数 2
履修上の注意または履修条件 「知的システム演習A」を同時に受講すること。
受講心得 学科で指定したポータブルHDDを毎時間、必ず持参すること。このポータブルHDD内に仮想マシンとしてLinuxOS(Ubuntu)を導入し、プログラミング演習を行います。
教科書 「みんなのPython 改訂版」
 著者:柴田淳 出版社:ソフトバンククリエイティブ ISBN:978-4797353952 出版年:2009年4月
参考文献及び指定図書 (書籍)
「IT Text 人工知能」
 編者:情報処理学会 出版社:オーム社 ISBN:978-4274201066 出版年:2005年7月
「エージェントアプローチ人工知能 第2版」
 著者:S.J.Russell, P.Norvig 出版社:共立出版 ISBN:978-4320122154 出版年:2008年7月
「自然言語処理(岩波講座ソフトウェア科学15)」
 編者:長尾真 出版社:岩波書店 ISBN:978-4000103558 出版年:1996年4月
「入門 自然言語処理」
 著者:Steven Bird他 翻訳:萩原正人・他 出版社: オライリージャパン ISBN:978-4873114705 発行日:2010年11月
「IT Text 自然言語処理」
 編者:情報処理学会 出版社:オーム社 ISBN:978-4274204654 出版年:2007年10月

(サイト)
「人工知能のやさしい説明What's AI」(人工知能学会)  {http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/whatsai/}
「言語情報処理ポータル」 {http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/NLP_Portal/}
「Python チュートリアル(和文) Release2.7」 {http://www.python.jp/doc/release/tutorial/}

(雑誌)
(雑誌)
「日経ソフトウェア」
「日経コンピュータ」
「日経Linux」
「日経エレクトロニクス」
「日経コミュニケーション」
「日経ビジネス」
「日経サイエンス」
  ※NBU大学図書館・情報検索サービス「日経BP社記事検索サービス」を用いて閲覧可
                {http://bizboard.nikkeibp.co.jp/daigaku/}
関連科目 (先修科目)
アルゴリズムA、アルゴリズム演習A
(併修科目)
知的システム演習A
(後修科目)
知的システムB、知的システム演習B
(先修・後修に関係なく関連性の高い科目)
情報システム1、情報システム2
オフィスアワー
授業の目的 この科目の目的は、人間と同等の知能をコンピュータ上に実現することをめざす「人工知能」技術の各種アルゴリズムの内、知的なシステム(Intelligent System)の設計を行う上で必要となる基礎的な知識・技術を習得することにあります。
授業の概要 知識項目として、(1)探索による問題解決(「グラフ」を用いた問題表現、縦型探索、横型探索、分岐限定探索など)、(2)自然言語処理(形態素解析、構文解析など)を取り上げます。また、LinuxOS(Ubuntu)を用いたPC演習を通して、知識項目の理解を深めます。
授業計画 学習内容 学習課題(予習・復習)
○第1回 人工知能とは
「人工知能」の全体像を展望してみます。また、この科目の目的、到達目標、学習内容、学習方法(受講心得)について説明します。

○第2回 探索による問題解決(1) グラフを用いた問題表現
グラフを用いた問題表現のしかたについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「グラフによる問題表現」についての理解を深めます。

○第3回 探索による問題解決(2) 縦型探索(1)
代表的な探索アルゴリズムの一つである「縦型探索」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「縦型探索」のアルゴリズムを実際に試してみます。

○第4回 探索による問題解決(3) 縦型探索(2)
前回に引き続き、代表的な探索アルゴリズムの一つである「縦型探索」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「縦型探索」のアルゴリズムを実際に試してみます。

○第5回 探索による問題解決(4) 横型探索
代表的な探索アルゴリズムの一つである「横型探索」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「横型探索」のアルゴリズムを実際に試してみます。

○第6回 探索による問題解決(5) 分岐限定探索(1)
コストを考慮した、代表的な探索アルゴリズムの一つである「分岐限定探索」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「分岐限定探索」のアルゴリズムを実際に試してみます。

○第7回 探索による問題解決(6) 分岐限定探索(2)
コストを考慮した、代表的な探索アルゴリズムの一つである「分岐限定探索」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「分岐限定探索」のアルゴリズムを実際に試してみます。

○第8回 探索による問題解決(7) 分岐限定探索(3)
コストを考慮した、代表的な探索アルゴリズムの一つである「分岐限定探索」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「分岐限定探索」のアルゴリズムを実際に試してみます。

○第9回 探索に問題解決(8) まとめ、中間試験
第2回~第8回で扱った「探索による問題解決」の内容を全体を通して振り返り、体系的に整理してみます。また、これまでの授業で扱った知識項目が確実に理解できているか、中間試験を行います。

○第10回 自然言語処理(1) 形態素解析(1)
自然言語処理の代表的な要素技術である「形態素解析」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「形態素解析」のアルゴリズムについての理解を深めます。

○第11回 自然言語処理(2) 形態素解析(2)
前回に引き続き、自然言語処理の代表的な要素技術である「形態素解析」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「形態素解析」のアルゴリズムについての理解を深めます。

○第12回 自然言語処理(3) 形態素解析(3)
前回に引き続き、自然言語処理の代表的な要素技術である「形態素解析」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「形態素解析」のアルゴリズムについての理解を深めます。

○第13回 自然言語処理(4) 形態素解析(4)
前回に引き続き、自然言語処理の代表的な要素技術である「形態素解析」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「形態素解析」のアルゴリズムについての理解を深めます。

○第14回 自然言語処理(5) 構文解析(1)
自然言語処理の代表的な要素技術である「構文解析」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「構文解析」のアルゴリズムについての理解を深めます。

○第15回 自然言語処理(6) 構文解析(2)
前回に引き続き、自然言語処理の代表的な要素技術である「形態素解析」のアルゴリズムについて解説します。また、プログラミング演習を通して、「構文解析」のアルゴリズムについての理解を深めます。

○第16回 期末試験
この授業で扱った全ての知識項目が確実に理解できているか、期末試験を行います。
○第1回
配付資料
演習時間 30分

○第2回
配付資料
演習時間 30分

○第3回
配付資料
演習時間 30分

○第4回
配付資料
演習時間 30分

○第5回
配付資料
演習時間 30分

○第6回
配付資料
演習時間 30分

○第7回
配付資料
演習時間 30分

○第8回
配付資料
演習時間 30分

○第9回
配付資料
演習時間 30分

○第10回
配付資料
演習時間 30分

○第11回
配付資料
演習時間 30分

○第12回
配付資料
演習時間 30分

○第13回
配付資料
演習時間 30分

○第14回
配付資料
演習時間 30分

○第15回
配付資料
演習時間 30分
授業の運営方法 毎回、講義資料を配布します。
備考
学生が達成すべき到達目標 この科目は皆さんが次の目標を達成できることをめざしています。授業時はもちろん、課外の予習復習(自習)を通して、これらの目標が達成できるように学習を進めてください。
①「探索による問題解決」に関する基本的なアルゴリズムを理解する。
②「自然言語処理」の要素技術に関する基本的なしくみを理解する。
評価方法 評価の割合 評価の実施方法と注意点
試験 45 授業で扱った専門知識が理解できているか、試験を行います。
小テスト 45
レポート
成果発表
作品
その他 10 授業に欠席したり、遅刻・早退せずに、意欲的に取り組んだ場合、評価の対象とします。
合計 100