人間知能の心理学的理解と人工知能の工学的実現をつなげて広く解説していく．とくに応用性の高い「知識表現」「機械学習」「自然言語処理」については，集中的に取り上げていく．また，これら手法を利用したシンプルな会話エージェントを Perl 等のスクリプト言語で試作する．

人間のもつ知能（認識・学習・推論・言語など）をコンピュータ上で実現するための基礎的な考え方や主な実装手法などを学ぶ．人間のもつ知能の捉え方・モデル化の手法などを身につけ，情報システムに知能を組み込むための手法を習得することを目標とする．

授業は４部からなる．第１部では，フレームや意味ネットワークなどの知識表現手法を，実際の人間の知識体系との比較をもとに解説する．第２部では，パターン認識（教師あり学習）から始まり，強化学習（教師なし学習）による行動戦略学習を取り上げる．それらの実装手法として，ニューラルネットについても扱う．第３部では，英語や日本語といった自然言語を処理するための一連の手法（形態素解析・構文解析・意味解析など）を解説する．第４部では，知識表現・機械学習・自然言語処理を総合した演習として，簡単な会話エージェントをデザイン・試作する．

（導入部）人工知能とは
（第１部）知識表現と推論
（第２部）機械学習
（第３部）自然言語処理
（第４部）会話エージェント（演習）

数回の小テスト（50点満点）に加えて，会話エージェント演習あるいはレポート課題のいずれか（50点満点）を提出し，それらの合計によって成績を決める．

教科書：とくに指定しない．
参考書：必要に応じて参考書を紹介する．

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