| 回 | 項目 | 内容 |
| 第1回 | 人工知能の歴史（１）
| １９４５～１９６０年代における人工知能の概要と展開を講義する．
【準備学習】
人工知能について自分なりの考え方をまとめておくこと．講義ノートを1冊作るとよい．ノートは毎回の受講時に持参すること． |
| 第2回 | 人工知能の歴史（２）
| １９７０～１９９０年代における人工知能の概要と展開を講義する．
【準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること． |
| 第3回 | 人工知能の歴史（３） | ２０００年代～現在 特に時代のキーワードなってしまった感のある，深い学習（Deep Learning）大規模データベース（Big Gata），知識発掘（Knowledge Mining）について概要を講義する．
【準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に初期の人工知能と現代の人工知能との違いについて考えておくこと． |
| 第4回 | 問題解決の技法（１） | 人工知能は問題をどのように定式化するのか．そしてどのようにして解こうとするのか．解空間の探索（１）
【準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回までの講義内容をよく復習すること．特に現代の人工知能の威力についてよく考えておくこと． |
| 第5回 | 問題解決の技法（２） | 人工知能は問題をどのように定式化するのか．そしてどのようにして解こうとするのか。（２）
【準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に解空間の概念についてよく理解しておくこと． |
| 第6回 | 問題解決の技法（３） | 人工知能は問題をどのように定式化するのか。そしてどのようにして解こうとするのか。ニューラル・ネットワークと深い学習（３）
【準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に「問題の定式化」の概念についてよく理解しておくこと． |
| 第7回 | 探索技法（１） | 状態空間とその上の探索方法，網羅探索，枝刈り探索（１）
【準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特にニューラル・ネットワークの概念についてよく理解しておくこと． |
| 第8回 | 探索技法（２） | 状態空間とその上の探索方法，αβ探索 チェスと将棋（２）
【準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に網羅探索と枝刈り探索の概念についてよく理解しておくこと．
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| 第9回 | 知識表現（１） | 人工知能は知識をどのように扱うのか，集中一括管理型の知識，暗号とセキュリティ（１）
【準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特にαβ探索の概念についてよく理解しておくこと．
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| 第10回 | 知識表現（２） | 人工知能は知識をどのように扱うのか，ネットワーク上の分散知識，公開鍵暗号，量子暗号（２）
【準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に暗号概念についてよく理解しておくこと．
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| 第11回 | 論理とプログラミング（１）
| 人工知能は論理をどのように扱うのか、そしてそれをどのようにプログラム処理するのか，命題論理，否定の論理，矛盾（１）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に公開鍵暗号の概念についてよく理解しておくこと．
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| 第12回 | 論理とプログラミング（２）
| 人工知能は論理をどのように扱うのか、そしてそれをどのようにプログラム処理するのか，述語論理，推論エンジン（２）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に命題論理と否定の論理の概念についてよく理解しておくこと．
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| 第13回 | 論理とプログラミング（３）
| 人工知能は論理をどのように扱うのか、そしてそれをどのようにプログラム処理するのか，人工知能による推論の限界（３）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に述語論理の概念についてよく理解しておくこと．
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| 第14回 | 課題のレポート提出 | 修得知識をレポートとしてまとめる
[準備学習】
蓄積した講義ノートを読み返しながら，これまでの講義内容をよく整理して復習すること．レポートは１つのテーマに絞ってまとめるとよい．たとえば「人工知能は実際の問題をどのように簡略化．定式化してプログラムに取り込むのか」など．習得知識の羅列は意味がない． |
| 第15回 | 中間のまとめ | まとめと前期末試験
[準備学習】
蓄積した講義ノートを読み返しながら，これまでの講義内容をよく整理して復習して試験に臨むこと． |
| 第16回 | 推論と学習（１） | 様々な推論形式と機械学習（１）
[準備学習】
蓄積した講義ノートを読み返しながら，これまでの講義内容をよく整理して復習しておくこと． |
| 第17回 | 推論と学習（２） | 様々な推論形式と機械学習（２）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に推論形式と機械学習の概念についてよく理解しておくこと．
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| 第18回 | 推論と学習（３） | 様々な推論形式と機械学習（３）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に推論形式と機械学習の概念についてよく理解しておくこと．
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| 第19回 | 自然言語の構造（１） | 構文と意味のモデル（１）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に推論形式と機械学習の概念についてよく理解しておくこと． |
| 第20回 | 自然言語の構造（２） | 構文と意味のモデル（２）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に「構文とは何か」について自分なりの言葉で説明できるようにしておくこと． |
| 第21回 | 自然言語処理（１） | 構文解析と文生成（１）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に「意味モデルとは何か」について自分なりの言葉で説明できるようにしておくこと． |
| 第22回 | 自然言語処理（２） | 構文解析と文生成（２）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に「文生成の難しさは何処にあるのか」について自分なりの言葉で説明できるようにしておくこと． |
| 第23回 | 機械翻訳と質問応答（１） | 機械翻訳の原理、質問応答のメカニズム、そして実際応用（１）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に「文生成をコンピュータにやらせる必要性」について自分なりの言葉で説明できるようにしておくこと． |
| 第24回 | 機械翻訳と質問応答（２） | 機械翻訳の原理、質問応答のメカニズム、そして実際応用（２）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に「翻訳をコンピュータにやらせる必要性」について説明できるようにしておくこと． |
| 第25回 | 仮想現実感、ロボット、インターネット上の知能（１） | 左記の具体例（１）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に「インターネット上の機械翻訳」を利用してみること． |
| 第26回 | 仮想現実感、ロボット、インターネット上の知能（２） | 左記の具体例（２）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に「仮想現実感」について自分なりの言葉で説明できるようにしておくこと． |
| 第27回 | 仮想現実感、ロボット、インターネット上の知能（３） | 左記の具体例（３）
[準備学習】
講義ノートを読み返しながら，前回の講義内容をよく復習すること．特に「ロボット」について自分なりの言葉で説明できるようにしておくこと． |
| 第28回 | 課題のレポート提出（１） | レポートへのコメント（１）
[準備学習】
これまでの講義ノートを読み返しながら，要点をまとめておくこと．課題は前前回及び前回の講義時に示した． |
| 第29回 | 課題のレポート提出（２） | レポートへのコメント（２）
[準備学習】
これまでの講義ノートを読み返しながら，要点をまとめておくこと．課題は前前前回及び前前回の講義時に示した． |
| 第30回 | まとめ | 第１６回以降のまとめ および年度末試験の準備
[準備学習】
これまでの講義ノートを読み返しながら，要点をきちんとまとめておくこと．ノートの欠落部は友人にノートを見せてもらうなどして補足しておくこと．講義時に質問してもよい．簡潔なレビユーを行う． |
