理工学部Faculty of Science and Engineering
ELC300XD（電気電子工学 / Electrical and electronic engineering 300）ロボット知能Robot Intelligence
伊藤 一之Kazuyuki ITO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | H5520 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 火4/Tue.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | ○ |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
電気電子工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
The goals of this course are to
(1)Obtain basic knowledge about Artificial intelligence.
(2)Understand optimization process in Genetic Algorithm.
(3)Write a program of Genetic Algorithm using Visual Basic.
Grading Criteria
Term-end examination : 50%, Report(homework) 30%, In class contributions 20%
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
人工知能の基礎について学習するとともに，進化計算のアルゴリズムを理解し，実装できるようにする
到達目標Goal
進化計算のアルゴリズムを理解し，実装できるようになる
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
前半は，講義を中心として，人工知能の基礎について学習する．
後半は，人工知能の一例として進化計算を取り上げ，実際に，EXCELを用いて進化計算のプログラムを作成する．
春学期の少なくとも前半はオンラインでの開講となる．それにともなう各回の授業計画の変更については，学習支援システムでその都度提示する．
課題等の提出・フィードバックは「学習支援システム」を通じて行う．
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]：「人工知能の基礎」
人工知能とは何か，その歴史を振り返りながら概要を説明する
2[対面/face to face]：「知能とはなにか」
チューリングテストなどについて解説し，知能とは何かを考える
3[対面/face to face]：「チューリングマシン」
チューリングマシンについて解説し，古典的な人工知能の実現方法について学習する
4[対面/face to face]：「古典的人工知能の問題点」
フレーム問題をはじめとする古典的人工知能の問題点について解説する
5[対面/face to face]：「古典的人工知能から新しい人工知能へ」
古典的人工知能の問題点を解決するための試みについて学ぶ
6[対面/face to face]：「進化計算」1
進化計算のアルゴリズムの概要を学ぶ
7[対面/face to face]：「進化計算」2
進化計算のアルゴリズムを手計算で実行し，理解する
8[対面/face to face]：EXCEL Visual Basic 1
基本演算，分岐，繰り返し計算
進化計算を実装するための準備としてEXCEL Visual Basicの使い方を学ぶ
9[対面/face to face]：EXCEL Visual Basic 2
ファイル処理，グラフ処理
進化計算を実装するための準備としてEXCEL Visual Basicの使い方を学ぶ
10[対面/face to face]：「進化計算の実装」1
初期個体の生成
乱数を用いて初期個体を生成するコードを実装する
11[対面/face to face]：「進化計算の実装」2
交叉
交叉を行うコードを実装する
12[対面/face to face]：「進化計算の実装」3
突然変異
突然変異を行うコードを実装する
13[対面/face to face]：「進化計算の実装」4
適応度関数
適応度を求めるコードを実装する
14[対面/face to face]：「進化計算の実装」5
選択
選択を行うコードを実装する
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】前回の講義に用いたプログラムの内容を確認し，正常に動くようにしておくこと
テキスト（教科書）Textbooks
伊藤一之著，ロボットインテリジェンス，オーム社，2007
参考書References
R. Pfeifer, C. Scheier著，石黒章夫他監訳， 知の創成，共立出版，2001
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点（２０％），レポート（３０％），期末試験（５０％）により総合的に評価する
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
プログラム全体の構成を説明する必要から，スライドの文字が小さくなる場合がある．見難い場合には，前方の席に座る，オペラグラスを用意するなど，各自適切に対処をされたい．
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
ノートPCを持参すること(貸与パソコンが望ましいが，EXCELがインストールされていれば，どのようなPCでも可）
その他の重要事項Others
企業での開発経験ならびに，国際レスキューシステム研究機構との共同研究経験を活かし，実際の課題解決への取り組みや，その際の問題点などについても講義する．