到達目標
1.計算機を用いた知的制御について基礎的な知識を得ること。
2.知能システムの手法について基礎的な知識を得ること。
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 |
評価項目1 | 計算機を用いた知的制御について基礎的な知識を習得し、その知識を問題解決に活用できる。 | 計算機を用いた知的制御について基礎的な知識を習得し、その知識を使用できる。 | 計算機を用いた知的制御について基礎的な知識を習得できない。 |
評価項目2 | 知能システムの手法について基礎的な知識を習得し、その知識を問題解決に使用できる。 | 知能システムの手法について基礎的な知識を習得し、その知識を使用できる。 | 知能システムの手法について基礎的な知識を習得できない。 |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育目標 (B) (ニ)
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学習・教育目標 (B) (ロ)
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教育方法等
概要:
計算機を用いた知能システムについて解説する。
知能システムとして、知識制御、ファジー制御、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークなどを用いたシステムの構成方法をとりあげ、実用化の手法などについても概説する。メーカーでAI等の知能システムの開発、製品化を行った経験を活かし、知能システムの概要について講義する。
授業の進め方・方法:
この講義では、知能システムについて概説するにとどまるが、自律的に行動し、進化・学習を行うシステムも比較的簡単に構築できることを学んでください。特に予習は必要ありませんが、授業中配布するプリントで指示する演習問題等をしっかり解いて授業の復習をしてください。
また、さらなる学習のために、紹介した参考図書を活用してください。
注意点:
AIコースの学生は履修できません。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
知能システムとは |
知能システムとは何かについて理解する。
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2週 |
知能システムの実現方法 |
知能システムの実現方法について理解する。
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3週 |
計算機と知能システム |
知能システムへの計算機応用について理解する。
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4週 |
システムのモデリング |
知能システムの構築に必要なシステムのモデリング手法について理解する。
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5週 |
確率的なシステムと決定論的なシステム |
確率的なモデルに基づくシステムと決定論的なモデルに基づくシステムについて理解する。
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6週 |
学習制御 |
学習制御の基礎について理解する。
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7週 |
ファジー制御 |
ファジー制御の基礎について理解する。
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8週 |
ニューラルネットワーク |
ニューラルネットワークの基礎について理解する。
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4thQ |
9週 |
遺伝的アルゴリズム |
遺伝的アルゴリズムの基礎について理解する。
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10週 |
自律分散制御による制御 |
自律分散制御について理解する。
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11週 |
通信を用いた知能システムの問題点 |
通信を用いた知能システムの問題点について理解する。
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12週 |
知能システムのヒューマンインターフェイス及びその他の技法 |
知能システムのヒューマンインターフェイスとその他の知的制御の技法について理解する。
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13週 |
知能機械とその周辺問題 |
知能機械とその周辺問題について理解する。
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14週 |
ロボットとヒューマンインターフェイス |
知能システムとしてのロボットおよびそのヒューマンインターフェイスの概要を理解する。
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15週 |
(期末試験) |
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16週 |
総復習 |
これまでの総復習を行い、知能システムの基礎および応用方法についてまとめる。
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評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |