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講義名 ゲーム情報学
代表ナンバリングコード BII1HS005A
講義開講時期 前期 講義区分 講義
基準単位数 2
受講定員の有無 なし
授業公開 科目等履修・聴講
履修年次 1・2年次
2024年度カリキュラム　ナンバリング

担当教員
氏名
◎ 藤井　叙人

到達目標 ゲーム全般を科学的視点から捉え、情報学として扱うための知識全般が習得できる。また、習得した知識を工学的にどう応用していくかを考える能力が身につく。
(1)ゲーム情報学の歴史、および、最先端の研究事例を知ることができる。
(2)ボードゲームやデジタルゲームを題材に、思考ゲームの基礎的な問題と、その解決手法を理解できる。
(3)ゲームをプレイする人間プレイヤやゲームAIの思考過程を、論理的・客観的に考察できる。
授業概要 ゲーム情報学は、チェス・将棋・デジタルゲームといったゲーム全般を科学的に捉え、コンピュータでどのように扱うか、新しい技術をどう応用していくかを考える、情報学の研究分野である。ゲームとはなにかというゲームの定義から始め、多種多様なゲームの情報学的な分類方法、ゲーム内の問題を解決するための手法、ゲームAIを構築するためのフレームワーク、認知科学に基づくゲームAIの評価、ゲームをプレイする人間の思考の分析、コンピュータ上で思考するゲームAI実現のためのアルゴリズム、などを講義、課題、レポート、議論を交えて学んでいく。
授業計画
回授業内容
第1回ゲーム情報学とは　ゲームの定義　ゲームの情報学的な定義
第2回ゲームの情報学的分類
第3回完全ゲーム木と部分ゲーム木　ゲームの探索量と複雑性
第4回ミニマックス探索　アルファベータ探索
第5回深さ優先探索　幅優先探索
第6回反復深化探索
第7回コンピュータチェスにおけるＡＩ開発
第8回コンピュータ将棋におけるＡＩ開発　最良優先探索　実現確率探索　全幅探索
第9回コンピュータ囲碁におけるＡＩ開発　モンテカルロ探索
第10回コンピュータ囲碁におけるＡＩ開発　ニューラルネットワーク
第11回その他ボードゲームにおけるＡＩ開発　強化学習
第12回コンピュータ麻雀におけるＡＩ開発　デジタルゲームにおけるＡＩ開発　遺伝的アルゴリズム
第13回デジタルゲームにおけるＡＩ開発　敵対的生成ネットワーク
第14回デジタルゲームにおけるＡＩ開発　ダイクストラ法　Ａ＊アルゴリズム
第15回現実世界のゲームにおけるＡＩ開発
準備学習（予習・復習等）の内容とそれに必要な時間 （毎回の授業前に行うべき予習）
教科書の該当箇所の予習。

（毎回の授業終了後に行うべき復習）
教科書の該当箇所の復習、授業内で配布する講義資料の復習、課題レポートの作成。

（その他）
ゲームコンテンツを制作する手法に関する授業では「ない」点に留意すること。
「コンピュータプログラミングⅠ」および「人工知能」で学習する知識が習得済みであることを推奨する。
評価方法（割合） 各授業における課題レポート　（60％）
最終レポート　　　　　　　　（40％）
課題（試験やレポート等）に対するフィードバックの方法 特筆すべきものについては一部、授業内で紹介する。課題レポートの評価は適宜公開可とし、最終成績に反映する。
テキスト ※毎回の講義で資料を配布するが、より詳細を知りたい場合には以下の教科書を薦める。
【書名】ゲーム情報学概論- ゲームを切り拓く人工知能 -
【著者】伊藤毅志、 保木邦仁、 三宅陽一郎
【出版社】コロナ社
【出版年】2018
【ISBNコード】978-4339028850
参考書・参考資料等 必要な場合は講義で配付するレジュメで指示する。
メッセージ ゲームコンテンツを制作する手法に関する授業ではありません。ゲームを情報学的・工学的に捉え、コンピュータでどのように扱うかを学ぶ学問です。毎回、課題レポートを交えつつ、学習を進めます。
教員との連絡方法 対面での面談は電子メールやSlack等で連絡をして日時調整をしてください。電子メールでの連絡は随時対応します。
担当教員の実務経験 -
備考 講義中、特段の理由がない限り私語、着帽、無断退室は慎むこと。常識的な範囲で飲料の持ち込みは可。携帯端末等は自己の責任において利用すること。授業計画の順序や学習内容の配分は変更の可能性がある。
他科目との関係性 【関連】本科目におけるAIのゲーム以外の応用については「人工知能」で学ぶ。
【深化】本講義で取り上げたAI技術を実現するシステムについては「機械学習システム」で学ぶ。
卒業認定・学位授与方針との関連
◎特に関係性が深い、○関係性が深い
関連性
情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力を持つ
地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる
情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築できる
人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会を豊かにできる
◎
情報学の知見や技術を応用・活用して、公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉、防災等のまちづくりに貢献できる
○
評価基準
列1
秀
ゲーム全般を科学的視点から捉え、情報学として扱うための知識全般が習得できている。
また、習得した知識を工学的にどう応用していくかを考えて、その有効性を議論することができている。
優
ゲーム全般を科学的視点から捉え、情報学として扱うための知識全般が習得できている。
また、習得した知識を工学的にどう応用していくかを考えることができている。
良
ゲーム全般を科学的視点から捉え、情報学として扱うための知識全般が習得できている。
可
ゲーム全般を情報学として扱うための知識全般が習得できている。
不可
授業の概要を理解できていない。
放棄
出席回数が10回に満たない。