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コース概要

人工知能の歴史

  • 知的エージェントとは

問題解決手法

  • 探索アルゴリズムによる問題解決
  • 従来型探索を超えるアプローチ
  • 敵対的状況下での探索戦略
  • 制約条件を伴う問題の解決方法

知識と推論機構

  • 論理に基づくエージェントの仕組み
  • 一次述語論理の概要
  • 一次述語論理における推論処理
  • 古典的計画立案手法
  • 現実環境下での計画作成と行動実施方法
  • 知識表現の基本的な考え方

不確実性を伴う情報処理と推論

  • 不確実性の定量化手法
  • 確率論に基づく推論処理
  • 時間軸における確率的な推論の扱い方
  • 単純な意思決定の作成方法
  • 複雑な状況下での意思決定手順

学習機構

  • 実例に基づく学習手法
  • 学習過程における知識の役割
  • 確率モデルの構築法
  • 強化学習の基本理念

コミュニケーション、認識能力および行動制御

  • 自然言語処理技術について
  • 意思疎通を目的とした自然言語利用法
  • 機械による外界認識手法
  • ロボット工学の概要

まとめ

  • 人工知能の哲学的基礎について
  • 現在および将来におけるAIの展望

要求

コンピュータサイエンス、生物学、数学、物理学に関する基礎的な知識が求められます

 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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