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Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/automated-reasoning-sat 最近、Courseraで「自動推論: 充足可能性」というコースを受講しました。このコースは、充足可能性（SAT/SMT）ツールを使用して、さまざまな問題を解決する方法を学ぶことができます。 コースはまず、SAT（充足可能性）とSMT（理論によるSAT）を基礎から始め、いくつかの基本的な例を通じてその応用を紹介しています。たとえば、ポスター印刷のための長方形のフィッティング、スケジューリング問題、パズルの解決、プログラムの正当性を確認する方法などが取り上げられています。 **モジュール1: SAT/SMTの基礎と例** では、SATの基礎を学び、具体的な応用例が示されます。次に、**モジュール2: SMTの応用** では、線形不等式に関するSMTの応用が紹介されます。 **モジュール3: CNFベースのSATの理論とアルゴリズム** では、結合標準形（CNF）における命題式の不満足性を判断するための「解決法」というルールや、DPLL（Davis–Putnam–Logemann–Lovelandアルゴリズム）について学びます。 最後に、**モジュール4: SAT/SMTの理論とアルゴリズム** では、任意の命題式をCNFに変換する方法や、単純法（Simplex method）を用いて線形不等式に関するSATを拡張する方法が詳しく説明されています。 このコースは、理論的な基盤をしっかりと抑えつつ、実際の問題にSAT/SMTを応用するスキルを身につけるのに非常に役立ちます。特に、プログラミングや数学、論理に興味がある方にはおすすめです。自動推論の技術は、AIやデータ分析の分野でもますます重要性を増していますので、このコースを受講することで自分のスキルセットを強化することができるでしょう。 興味のある方は、ぜひこのコースを検討してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/automated-reasoning-sat