大学院
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最終更新日：2025年4月21日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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エージェントシステム
ロボットなど実世界で行動するエージェントシステムに関する講義を行う．
エージェントシステムのためのシミュレーションソフトウェアを利用して課題実習を行いつつ講義を進める．
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4850-1010
GIF-MX6d04L1
エージェントシステム
岡田 慧
水曜3限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
情報理工学系研究科
授業計画
エージェントシステムに関する講義，各種研究事例に関する講義，エージェントシステムのためのシミュレータ利用法の説明，段階的課題説明，中間課題説明，最終課題・レポート説明を行う．
4/7（1回目）ガイダンスはオンラインで行います
１．イントロダクション
２．各種エージェントシステムの研究例https://u-tokyo-ac-jp.zoom.us/*****
３．エージェントシステムシミュレータの説明
４．課題説明
５．課題実行例発表
授業の方法
エージェントシステムに関する講義，各種研究事例に関する講義，エージェントシステムのためのシミュレータ利用法の説明，段階的課題説明，中間課題説明，最終課題・レポート説明を行う．
成績評価方法
各講義小課題，課題レポート発表，最終レポート
教科書
梶田 秀司, ヒューマノイドロボット（改訂2版）, 2020.
Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 2016.
Peter Norvig, Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp,1992.
参考書
Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 2016.
Peter Norvig, Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp,1992.
履修上の注意
履修のためには，講義に出席し，中間課題を各自行いその課題実行状況の発表を行い，講義の最終レポートを提出すること．
