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春期	話題、キーワード	例題、演習（典型例）	作業にコメント	配布資料、教科書	課題など	次週
（１） 6/16	Chukyo BSD 作業環境準備ページ 1. 問題解決 2. 問題の形式化問題空間（グラフ) 問題の解 3. 探索アルゴリズム3種深さ優先探索幅優先探索反復深化探索	探索ハノイの塔 (リンク使用、ありがとうございます) 8パズル (Chromeで) おまけ 9点問題 (Chromeで) (タイプの異なる問題解決パズル)	35ページからの作業　問題の特徴 b (分岐数) m (木の深さ) d (解の深さ) bとmはモデル木 dはゴールが木のどの深さにあるかを示している。 dはgそのものでないことに注意 dとg bとmが与えられたとき、深さdの右端と左端のノードは何か計算は大変かも MaNaBoで、これを計算するnode.cを配布します。同じ深さdのとき、最悪なゴールについて実行結果を検討しよう！	pp.29 - 41 (標準はp.38まで)	MaNaBoから mt-search,c （モデル木探索プログラム) node.c (設定したモデル木の情報を出力するプログラム（深さdの右端と左端）
(2) 6/23	計測、レポート準備	STEP1.1 （実行結果の比較、計測）	mt-searchの出力を整理するコマンドを考えよう	STEP1-1 (2020) (awkを使った場合)
(3) 6/30	計測値　確認レポート作成	レポートについて

オプション	ヒューリスティックスを用いた探索法		実験実験テキスト　後半部分
(3)	再提出について
	以下、使用せず		以下、使用せず
とばしました		STEP1.2　(2016) (深さ優先、幅優先) プログラム中のリスト構造の図 STEP1.3 (2016) （反復深化)
とばしました	ヒューリスティックに基づく探索評価関数最良優先探索 A*探索	STEP2.1 (最良優先、A*) 計測解答おまけ（繰り返しの作業を楽に)	abs関数　（絶対値）　　　%（モジュロ関数）余り　　/ (int同士では、小数部切り捨て)

秋期	話題、キーワード	例題、演習（典型例）	作業にコメント	配布資料、教科書	課題など	次週



(1) 11/	チーム分け
(2) 11/	問題解決		手の記録思考は記録していない（やるなら、考えていることを報告しながら）	次週へ参考資料
(3) 12/	問題空間　表現例　教科書：　知識がない場合の方略（弱解法、ヒューリスティックス）　　代表的な3つ差縮小法手段目標分析後ろ向き解決法　問題の理解（表象）　繰り返して解くことから	ビデオデータのコーディング	D.A. ノーマンの資料ヒルガートの心理学の資料全体的な報告実験状況実験協力者平均時間平均手数注目点を決めて分析結果を問題の6手目はどうだろうエラー（誤解；ミステイク）エラー（うっかり；スリップ）行きづまりの状態（インパス) そのほか考察したいことは	レポートの書き方 2種類を配布
(4) 12/	レポートを書こうみんなの議論の結果、レポートの方針（データ整理も）		章立て大まかにでも、書きたいことを決める分析（今回は、白黒つける分析ではない。注目点の表現）		Nolen-Hoeksema, S., Fredrickson, B. L., Loftus, G. R., & Wagenaar, W. A. (2009). Atkinson & Hilgard's introduction to psychology 15th edition. Cengate Learning EMEA (内田 (監訳) (2012). ヒルガートの心理学第15版金剛出版 pp.506-511.)
(５） 12/15	問題空間の図
(6) 12/22	ストループ効果実験		Sドライブ　人工知能プログラミング1 仮説に、白黒つける実験条件間の差をみることで白黒つける		今回は、もしかすると仮説が棄却されるかもしれません。仕方ありません。

(7) 1/19	授業終了後をメドにレポート提出

MaNaBo上実験テキスト資料 pp.29 - 41 (PDF pp.37 - 50)	作業環境　準備ページ

	Emacs 入門１	Emacs 入門 2

情報工学実験1、2 情報工学科2年 小笠原、（土屋）担当分

情報工学実験1、2
情報工学科2年
小笠原、（土屋）担当分