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	知的システム演習Ａ（Exercises in 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	1
履修上の注意または履修条件	「知的システム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「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「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（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 Programming Language -- Official Website」　{http://www.python.org/} 「Python Japan User's Group」　{http://www.python.jp/Zope/} （雑誌）「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

授業計画	学習内容	学習課題(予習・復習)
授業の目的	この科目の目的は、「知的システムA」で学習した、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・技術を活用し、小規模なプログラミング(ソースコードで数百行程度)に応用できる能力を身につけることにあります。
授業の概要	「知的システムA」で学習した、(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）に関する知識項目について、LinuxOS(Ubuntu)を用いたプログラミング演習を通して、さらに理解を深め、小規模なプログラミング(ソースコードで数百行程度)に応用してみます。
授業計画	○第1回　LinuxOS（Ubuntu）の導入プログラミング演習に必要となるLinuxOS(Ubuntu）を各自で用意したポータブルHDDに導入します。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　Python言語の基本この授業で使用するプログラミング言語「Python」について、基本的な文法を紹介します。 ○第3回　探索による問題解決(1) 身近な実問題に対して、「探索による問題解決」のアルゴリズムを適用し、最適解を求めるプログラムを作成してみます。 ○第4回　探索による問題解決(2) 身近な実問題に対して、「探索による問題解決」のアルゴリズムを適用し、最適解を求めるプログラムを作成してみます。 ○第5回　探索による問題解決(3) 身近な実問題に対して、「探索による問題解決」のアルゴリズムを適用し、最適解を求めるプログラムを作成してみます。 ○第6回　探索による問題解決(4) 身近な実問題に対して、「探索による問題解決」のアルゴリズムを適用し、最適解を求めるプログラムを作成してみます。 ○第7回　探索による問題解決(5) 身近な実問題に対して、「探索による問題解決」のアルゴリズムを適用し、最適解を求めるプログラムを作成してみます。 ○第8回　探索による問題解決(6) 身近な実問題に対して、「探索による問題解決」のアルゴリズムを適用し、最適解を求めるプログラムを作成してみます。 ○第9回　探索による問題解決(7) 身近な実問題に対して、「探索による問題解決」のアルゴリズムを適用し、最適解を求めるプログラムを作成してみます。 ○第10回　自然言語処理(1) 自然言語処理の要素技術の内、「形態素解析」の技術を利用して、文字情報を対象とした情報処理を行うためのプログラムを作成してみます。 ○第11回　自然言語処理(2) 自然言語処理の要素技術の内、「形態素解析」の技術を利用して、文字情報を対象とした情報処理を行うためのプログラムを作成してみます。 ○第12回　自然言語処理(3) 自然言語処理の要素技術の内、「形態素解析」の技術を利用して、文字情報を対象とした情報処理を行うためのプログラムを作成してみます。 ○第13回　自然言語処理(4) 自然言語処理の要素技術の内、「形態素解析」の技術を利用して、文字情報を対象とした情報処理を行うためのプログラムを作成してみます。 ○第14回　自然言語処理(5) 自然言語処理の要素技術の内、「形態素解析」の技術を利用して、文字情報を対象とした情報処理を行うためのプログラムを作成してみます。 ○第15回　自然言語処理(6) 自然言語処理の要素技術の内、「形態素解析」の技術を利用して、文字情報を対象とした情報処理を行うためのプログラムを作成してみます。	○第1回配付資料演習時間　60分 ○第2回配付資料演習時間　60分 ○第3回配付資料演習時間　60分 ○第4回配付資料演習時間　60分 ○第5回配付資料演習時間　60分 ○第6回配付資料演習時間　60分 ○第7回配付資料演習時間　60分 ○第8回配付資料演習時間　60分 ○第9回配付資料演習時間　60分 ○第10回配付資料演習時間　60分 ○第11回配付資料演習時間　60分 ○第12回配付資料演習時間　60分 ○第13回配付資料演習時間　60分 ○第14回配付資料演習時間　60分 ○第15回配付資料演習時間　60分
授業の運営方法	プログラミング演習を中心に授業を進めます。
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プログラミング演習を通して、「探索による問題解決」に関する基本的なアルゴリズムの理解を深める。 ②プログラミング演習を通して、「自然言語処理」の要素技術に関する基本的なしくみの理解を深める。 ③小規模なプログラミング(ソースコードで数百行程度)を独力で作成できるようになる。

評価方法	評価の割合	評価の実施方法と注意点
試験
小テスト
レポート	90
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	―