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理工学部Faculty of Science and Engineering

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ELC400XD（電気電子工学 / Electrical and electronic engineering 400）
認知ロボティクスCognitive robotics

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	H5566
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2/Tue.2
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 AI and Intelligent Robotics.
(2)Understand framework of affordance.
(3)Understand framework of dynamics based control.
(4)Understand framework of Embodied cognitive science.

Grading Criteria
Term-end examination : 50%, Report 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

従来の人工知能の問題点を理解するとともに，新しい枠組みとして期待されている，アフォーダンス，ダイナミクスベースト制御，身体性認知科学などの環境の性質を利用して知的な振る舞いを実現する試みについて学ぶ．

到達目標Goal

アフォーダンス，ダイナミクスベースト制御，身体性認知科学の概念を理解し，ロボットの制御に応用できるようになる

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. ）

前半は講義形式，後半は輪読とする

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

人工知能とはなにか概要を理解する

2[対面/face to face]：古典的人工知能
チューリングマシン

古典的人工知能の仕組みおよび問題点理解する．（チューリングマシン，チューリングテスト，フレーム問題など）

3[対面/face to face]：古典的人工知能
フレーム問題

古典的人工知能の仕組みおよび問題点理解する．（チューリングマシン，チューリングテスト，フレーム問題など）

4[対面/face to face]：古典的人工知能
チューリングテスト

古典的人工知能の仕組みおよび問題点理解する．（チューリングマシン，チューリングテスト，フレーム問題など）

5[対面/face to face]：ダイナミクスベースト制御

ダイナミクスベースト制御の枠組みについて学び，従来のモデルベースト制御との違いを理解する．

6[対面/face to face]：生態心理学

生態心理学の概念、アフォーダンスについて理解する.
(ダイナミカルタッチ，衝突までの残り時間τ，不変項など）