• 2017年08月25日(金) 10:30 ～ 17:30

１．人工知能の基礎
　　（１）．人工知能の定義
　　　　ａ．人工知能の必要条件
　　　　ｂ．人工知能の十分条件
　　（２）．人工知能の分類
　　　　ａ．記号処理と非記号処理の比較
　　　　ｂ．記号処理の定義
　　　　ｃ．記号処理の問題
　　　　ｄ．非記号処理
　　　　ｅ．２回目の比較
　　　　ｆ．規則と特徴
　　　　ｇ．強い人工知能、弱い人工知能
　　（３）．人工知能の仕事
　　　　ａ．認識
　　　　ｂ．探索
　　　　ｃ．推論
　　（４）．人工知能の実装例
　　　　ａ．人工知能の実装例
　　　　　　（認識系、推論系、探索系、制御系）
　　　　ｂ． (参考) IoT の実装例
　　　　ｃ．AI と IoT の開発の指針
　　　　ｄ．人工知能の最近の流れと話題(FinTechなど)

２．人工知能の歴史
　　（１）．第１次人工知能ブーム
　　（２）．第２次人工知能ブーム
　　（３）．第３次人工知能ブーム
　　　　ａ．三度人工知能のブームに
　　　　ｂ．Deep Blue、Watson、AlphaGO
　　　　ｃ．機械学習と深層学習の流行
　　　　ｄ．人工知能の未来

３．人工知能の開発　：クラス設計から実装
　　（１）．人工知能をオブジェクト指向で作る
　　　　ａ．人工知能プログラムで将棋を作る
　　　　ｂ．オブジェクト指向とは
　　　　ｃ．クラス設計
　　　　ｄ．オブジェクト指向の利点と欠点
　　（２）．人間の思考を真似る
　　　　ａ．将棋棋士の思考による盤面評価
　　　　ｂ．人工知能の思考による盤面評価
　　　　ｃ．評価関数
　　　　ｄ．人間の評価関数と人工知能の評価関数
　　（３）．先読み
　　　　ａ．ミニマックス法
　　　　ｂ．再帰プログラムによる実装
　　　　ｃ．ミニマックス法の欠点
　　（４）．枝刈り
　　　　ａ．評価関数とミニマックス、枝刈りの適用範囲
　　　　ｂ．アルファベータ法
　　　　ｃ．前向き枝刈り
　　　　ｄ．深読み　：先読みと枝刈りの制御
　　　　ｅ．水平線の向こう側
　　（５）．機械学習
　　　　ａ．評価関数とパラメータの調整
　　　　ｂ．強化学習
　　　　ｃ．遺伝的アルゴリズム
　　　　ｄ．モンテカルロ法

４．人工知能の開発　：企画から評価まで
　　（１）．企画と要求
　　　　ａ．ミニ将棋
　　　　ｂ．色々な企画と要求
　　（２）．デバッグ
　　　　ａ．再帰プログラム
　　　　ｂ．機械学習
　　（３）．評価
　　　　ａ．ソフトウェア工学的評価
　　　　ｂ．人工知能的評価
　　　　ｃ．評価の原因分析
　　　　ｄ．人工知能の拡張　：人間を目指して

５．まとめ

日本テクノセンター研修室