ロボットインテリジェンス

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

講義、レポート課題、および期末試験

出席40%, レポート30%，試験30%

＜事前履修＞ 数学１Ｂ，ロボティクス，メカトロニクス第二，ソフトウェア第二，システム制御２ ＜並行履修＞ パターン情報学，知能ソフトウェア演習，ロボットシステム演習 ＜事後履修＞ 知能機械情報学，脳型情報処理機械論，先端人工知能論I, II

＜前提となる知識・項目＞ 基礎数学，計算機基礎 ＜応用先・項目＞ 人工知能，ロボティクス，認知科学