| (1)授業の達成目標 | | 【授業で得られる「学位授与の方針」要素】 | ⇔ | 【授業の達成目標】 | | ２３Tカリ | | 【22T～】専門分野における専門的学力が身についている。 | ⇔ | |
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| (2)授業の概要 | 人工知能と知能ロボティクスに関する基礎知識を学ぶ．授業の一部は実習形式として，ロボットプログラミングに関する内容を取り扱う． |
| (3)授業計画 | 第1回 ガイダンス
第2回 探索問題
第3回 動的計画法
第4回 確率システムの基礎
第5回 ベイズフィルタ
第6回 粒子フィルタ
第7回 機械学習（回帰）
第8回 機械学習（分類）
第9回 中間試験
第10回 pythonの基礎
第11回 座標変換
第12回 ロボットプログラミング（１）
第13回 ロボットプログラミング（２）
第14回 ロボットプログラミング（３）
第15回 復習とまとめ，授業アンケート |
| (4)成績評価の方法 | 試験（８０％）および実習（２０％）の合計点で成績評価をおこなう．授業時数の２／３以上を出席し，期末試験を受けていなければ成績評価の対象とはならない．出欠に確認については出席確認システムを利用する． |
| (5)成績評価の基準 | 授業で扱った内容と同レベルの問題を，参考資料を参照しつつ解ければ「水準にある」とする．同レベルの問題を参考資料なしに解ければ「やや上にある」，やや難しい応用問題が解ければ「かなり上にある」，難しい応用問題が解ければ「卓越している」とする． |
| (6)事前事後学習の内容 | 事前学習：線形代数，微分積分，確率の復習．パソコンの取り扱い，プログラミングの練習
事後学習：講義内容に沿った理論的内容の復習，プログラムの実装による理論の確認 |
| (7)履修上の注意 | 線形代数，微分積分，確率の知識があること，パソコン操作とプログラミングの技術があることが望ましい．
後半のロボットプログラミングでは，学科推薦パソコン以上の性能（例：メモリ8GB以上）を要するので注意されたい． |
| (8)質問,相談への対応 | 原則として授業の時間内におこなうが，メールでも質問を受け付ける． |
| (9)その他 | |
| 【教科書】 | 指定しない |
| 【参考書】 | イラストで学ぶ 人工知能概論（谷口忠大）講談社（2,600円）
言語処理のための機械学習入門（高村大也）コロナ社(2,800円）
ROSではじめるロボットプログラミング（小倉崇）工学者（2,300円） |
| 【添付ファイル】 |
なし |