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知能と学習

知能と学習

授業概要

人工知能の基礎について、学習能力を中心に論じる。 人工知能 (AI: Arti cial Intelligence) の研究では、コンピュータに知能を持たせることを試みており、チェスのような高度なゲームについても、ヒトを凌駕しつつある。ヒトと日本語や英語で対話するシステムや、インターネットからの知識の自動発掘、発見、自動作曲やデザインなどの研究も進んでいる。本講義では、これらを実現するための基礎的な技術について述べる。特に、ヒトにおいては、知能と表裏一体の関係にある学習能力について考察し、コンピュータに学習能力を備えさせる方法について、重点的に論じる。機械学習手法と密接な関係にあるデータマイニングの手法についても議論する。

講師紹介

沼尾 正行
大阪大学 産業科学研究所 教授
1987年
東京工業大学 工学部 情報工学科 助手
1991年
東京工業大学 工学部 情報工学科 講師
1993年
東京工業大学 工学部情報工学科 助教授
2003年
大阪大学 産業科学研究所 教授
2004年
大阪大学大学院 情報科学研究科 情報数理学専攻 教授(協力講座)

詳細情報

授業計画
第1回人工知能、機械学習とは何か?
第2回決定木による学習アルゴリズム
第3回ルールベースシステムとルールの学習手法
第4回ナイーブベイズ学習と最近傍法
第5回相関ルールとその学習法
第6回クラスタリング
第7回EMアルゴリズム
第8回サポートベクトルマシン
第9回 述語論理の基礎
第10回帰納論理プログラミングと関係データマイニング
第11回バージョン空間法と説明に基づく学習
第12回データマイニングのための前処理・データ変換
第13回属性選択
第14回属性構築と新述語の発明
第15回アンサンブル学習