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知識情報処理

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科目名 知識情報処理
教員名 韓東力
単位数    2 学年    3 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科(情報システム解析学科)
学期 後期 履修区分 選択必修
授業概要 人間が持っている経験や知識をコンピュータ内で蓄積・処理する方法論を学習する
授業のねらい・到達目標 知識情報処理の分野におけるキーワードを知ると共に、論理型プログラミングと機械学習により知識情報を処理できることを目標とする

この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。
授業の方法 講義とコンピュータを利用した実習を並行して行う。
毎回授業内に与えられた課題を期限までに提出すること。
本授業の事前・事後学習は,各2時間の学習を目安とする。
授業計画
1ガイダンス(授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する)
【事前学習】シラバスを事前に確認すること
【事後学習】学習した内容を整理すること
2論理型知識の表現1(ルール・意味ネットワーク・フレーム)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
3論理型知識の表現2(述語論理)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
4論理型のプログラミング言語Prolog入門
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
5論理型のプログラミング言語Prolog演習1(基礎編)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
6論理型のプログラミング言語Prolog演習2(実践編)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
7Prolog総合演習
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
8機械学習1(線形回帰)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
9機械学習2(ロジスティック回帰)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
10機械学習3(単純ベイズ分類器)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
11機械学習4(決定木)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
12機械学習5(サポートベクタマシン)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
13機械学習6(深層学習)
【事前学習】配布資料を読んでおくこと。
【事後学習】提出期限までに課題を完成すること。
14第1回から第13回までの講義内容について質疑応答を行う
【事前学習】これまでの問題点をまとめておくこと。
【事後学習】これまでの講義内容を復習しておくこと。
15理解度テストと解説
【事前学習】これまでの講義内容を復習しておくこと。
【事後学習】解けなかった試験問題を解きなおすこと。
その他
教科書 なし。毎回講義資料を配布する
参考書 授業時に指示
成績評価の方法及び基準 授業内テスト(40%)、各回の授業内に与えた課題(60%)
授業内テストは、最終回の理解度テストの結果により評価する
各回の課題は、結果の完成度により評価する
オフィスアワー 研究室で随時対応(事前にメール等によりアポイントを取ること・メールアドレスは授業時に開示)
備考 ・毎回授業内に与えられた課題を期限までに提出すること。
・テーマごとに複数回の総合演習を行うので、前回までの内容を復習しておくこと。

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