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，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．
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第1週 | 9/30 | ロボットの知能 計算，力学，知能 |
| 第2週 | 10/ 7 | チューリングマシン 状態，入力記号，遷移規則 |
| 第3週 | 10/14 | チューリングマシン 対角線論法，停止問題 |
| 第4週 | 10/21 | 暗号 換字式暗号，公開鍵暗号 |
| 第5週 | 10/28 | グラフと経路計画 グラフ，最短経路問題，ダイクストラ法 |
| 第6週 | 11/ 4 | グラフと経路計画 最大フロー問題，LP法，ゲーム木，ミニマックス法，二人零和ゲーム |
| 第7週 | 11/11 | 確率的手法 乱数，モンテカルロ法 |
| 第8週 | 11/18 | 確率的手法 移動ロボットの経路計画，Probabilistic Roadmaps |
| 第9週 | 11/25 | ニューラルネットワーク ニューロンモデル，近似定理 |
| 第10週 | 12/ 2 | ニューラルネットワーク 誤差逆伝播法 |
| 第11週 | 12/ 9 | 最適化 線形計画法 |
| 第12週 | 12/16 | 最適化 線形同次不等式，双対問題 |
| 第13週 | 12/23 | 最適化 非線形最適化，制約なし/制約あり最適化 |
| 第14週 | 1/ 6 | 物体操作 運動制約，フォームクロージャ |
| 第15週 | 1/20 | 物体操作 把持，フォースクロージャ，コンプライアンス，RCC |
