到達目標
最小二乗法、最急降下法について理解する。階層型ニューラルネットワークの基礎知識について理解する。
階層型ニューラルネットワークの学習法であるバックプロパゲーションアルゴリズムの動作について理解する。
統計的機械学習について理解する。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
最小二乗法 | 最小二乗法の原理を理解し,説明できる. | 最小二乗法を理解している. | 最小二乗法を理解していない.
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最急降下法 | 最急降下法を理解し,説明できる. | 最急降下法を理解している. | 最急降下法を理解していない.
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ニューラルネットワーク | ニューラルネットワークを理解し,説明できる. | ニューラルネットワークを理解している. | ニューラルネットワークを理解していない.
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統計的機械学習 | 統計的機械学習を理解し,説明できる. | 統計的機械学習を理解している. | 統計的機械学習を理解していない.
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学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
知能システムは幅広い学問である.その中でも,データから規則性を自動的に学習する機械学習の基礎について学ぶ.
授業の進め方・方法:
講義と演習によって授業を進める.
講義では手法を理解することに務めること.また,演習では理解した手法を実装し,実験によって理解を深める.
注意点:
演習およびレポートでは学習内容を実装することがあるため、C言語の基本的なプログラミングができること。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
知能システムの概要
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知能システムの歴史、現状、実現可能性について学ぶ。
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2週 |
一般的な学習手法の概要
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教師あり学習、教師なし学習について学ぶ。
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3週 |
最小二乗法
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最小二乗法の利用方法について学ぶ。
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4週 |
最急降下法
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最急降下法について学ぶ。
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5週 |
最急降下法
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最急降下法について学ぶ。
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6週 |
ニューラルネット研究の歴史と脳神経細胞の構造と機能 |
ニューラルネット研究の経緯と現状について学ぶ。また、脳の構造と機能、神経細胞の構造と機能、シナプス結合について学ぶ。
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7週 |
ニューラルネット研究の歴史と脳神経細胞の構造と機能 |
ニューラルネット研究の経緯と現状について学ぶ。また、脳の構造と機能、神経細胞の構造と機能、シナプス結合について学ぶ。
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8週 |
階層型ニューラルネットワークの前向き計算 |
階層型ニューラルネットワークの前向き計算について学ぶ。
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2ndQ |
9週 |
階層型ニューラルネットワークの学習法
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階層型ニューラルネットワークの学習法について学ぶ。
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10週 |
階層型ニューラルネットワークの二乗誤差
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ネットワーク出力と目標出力の二乗誤差について学ぶ。
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11週 |
バックプロパゲーション
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バックプロパゲーションの仕組みについて学ぶ。
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12週 |
バックプロパゲーション
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バックプロパゲーションの仕組みについて学ぶ。
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13週 |
バックプロパゲーションの実装 |
バックプロパゲーションを実装し、応用問題に適用できるか検討を行う。
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14週 |
バックプロパゲーションの実装 |
バックプロパゲーションを実装し、応用問題に適用できるか検討を行う。
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15週 |
ニューラルネットワークの実装・識別実験 |
ニューラルネットワークの利用ができる。
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16週 |
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評価割合
| 課題 | 合計 |
総合評価割合 | 100 | 100 |
基礎的能力 | 50 | 50 |
専門的能力 | 50 | 50 |