ロボットインテリジェンス - 工学部 - 東京大学授業カタログ

ロボットインテリジェンス

1.「知能とは何か，どう構成されるか．」についての考え方と知識を学ぶ．
2.「システム構成論」という見方，考え方，態度を身につける．
3.ロボット行動制御システムの基本を学ぶ．人工知能手法の基礎を身につける．

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授業計画

1. 知能とは何か：人間とロボットの知能，生物進化と知能，身体性 2. 感覚運動写像としての行動：反射・並列結合・感覚運動写像 3. ニューラルネットと学習：ニューロンモデル，多層パーセプトロンとBP学習，CNN 4. 行動の合成と切り替え：重ね合わせ，人工ポテンシャル法，鍵刺激と解発 5. 行動のための知覚：能動視覚，アフォーダンス 6. 行動系列の生成：行動手順，状態遷移モデル，言語モデル，身体ダイナミクスとCPG． 7. 行動統合アーキテクチャ：並列行動モジュール，実時間並列実行，ロボットシステム構成 8. 行動の組織化と記憶：行動競合，デッドロック回避，時間的・空間的状態記憶． 9. 行動の計画・推論と探索：探索アルゴリズム，経路計画，C-space, 状態空間 10. 知識の表現，推論，学習：グラフ表現，ベイジアンネット，フレーム，一階述語論理，エキスパートシステム，フレーム問題，記号接地問題

成績評価方法

出席40%, レポート30%，試験30%

教科書

浅田稔,國吉康夫：ロボットインテリジェンス，岩波講座ロボット学４，岩波書店，2006．

履修上の注意

視野を広げる

その他

応用先_分野と項目：人工知能，ロボティクス，認知科学事後履修：先端人工知能論I, II,知能機械情報学,脳型情報処理機械論事前履修：システム制御２,ソフトウェア第二,メカトロニクス第二,ロボティクス,数学１Ｂ平行履修：パターン情報学,ロボットシステム演習,知能ソフトウェア演習