授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科 全担当教員 単位数
33025:[2025 秋セメスター]知能科学(5T) 2025 秋セメスター 月1 理工学部 平井 慎一 2

キャンパス

BKC

授業施設

コラーニングⅠ　２０４号教室

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

ロボットの知能は，記号を対象とする機械知能と実世界との力学的な相互作用にその源がある．本講義では，機械知能と力学的な相互作用がどのようにロボットの知能を構成するかを講義する．チューリングマシン，暗号，グラフと経路計画，確率的手法，ニューラルネットワーク，最適化，物体操作について講義する．講義は対面とWebで実施する．

受講生の到達目標

ロボットの知能に関する基本的な概念を理解する．

事前に履修しておくことが望まれる科目

授業スケジュール

授業回数/
担当教員（複数担当の場合） 		テーマ
キーワード・文献・補足事項等
-

R授業対象科目．第1回に+R授業を実施．詳細はmanaba+Rを参照．

MATLAB環境の構築

1

ロボットの知能

計算，力学，知能

2〜3

チューリングマシン

状態，入力記号，遷移規則
対角線論法，停止問題

4

暗号

換字式暗号，公開鍵暗号

5〜6

グラフと経路計画

グラフ，最短経路問題，ダイクストラ法
最大フロー問題，ミニマックス法，二人零和ゲーム

7〜8

確率的手法

乱数，モンテカルロ法
移動ロボットの経路計画，Probabilistic Roadmaps

9〜10

ニューラルネットワーク

ニューロンモデル，近似定理
学習，誤差逆伝播法

11〜12

最適化

線形計画法，線形同次不等式，双対問題
非線形最適化，制約なし/制約あり最適化

13〜14

物体操作

運動制約，フォームクロージャ
把持，フォースクロージャ，コンプライアンス，RCC

授業実施形態

対面で実施する．

授業外学習の指示

レジュメとサンプルプログラムを講義のウェブサイトで提供する．MATLAB環境を自分のPCあるいはスマートフォンにインストールし，サンプルプログラムを実行する．

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記） 0

レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）		 0

上記以外の試験・レポート、平常点評価
（日常的な授業における取組状況の評価）		 100

トピックス毎に， manaba+R あるいは MATLAB Grader で小テストあるいはレポートを課す．受講者が確定した後に，MATLAB Grader の案内メールをRainbowアカウントに送る．小テストあるいはレポートで評価する．

成績評価方法(備考)

受講および研究に関するアドバイス

教科書

教科書(使用頻度、その他補足)

参考書

書名 著者 出版社 ISBNコード 備考
知能科学 - ロボットの“知”と“巧みさ” - 有本　卓 コロナ社 978-4-339-04517-8 http://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339045178
ハンドリング工学 平井慎一，若松栄史 コロナ社 978-4-339-04525-3 http://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339045253

参考書(使用頻度、その他補足)

参考になるwwwページ

授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法

その他(教員より別途指示）

備考


【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/