知識工学Ⅱ

科目基礎情報

学校	東京工業高等専門学校	開講年度	平成28年度 (2016年度)
授業科目	知識工学Ⅱ
科目番号	0013	科目区分	専門 / 必修
授業形態	授業	単位の種別と単位数	学修単位: 3
開設学科	情報工学科	対象学年	4
開設期	通期	週時間数	6
教科書/教材	Web教材利用
担当教員	北越 大輔

到達目標

・ベイジアンネットの定義・特徴について理解する．
・ベイジアンネットの基本的な構造学習アルゴリズムについて理解し，当該アルゴリズムを活用した学習の過程を順序だって説明できる．
・ベイジアンネットの基本的な確率推論アルゴリズムについて理解し，当該アルゴリズムを用いて確率を計算できる．
・多変量解析手法の1つである主成分分析の手法および理論を理解し，パタン認識に応用することができる．
・確率モデルに基づくベイズ識別関数の設計方法に関する理論を理解し，ベイズ識別関数を用いたパタン認識プログラムが実装できる．

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
ベイジアンネットの定義・特徴について理解する．	ベイジアンネットの定義を理解し、背景に存在する同時分布を数式表現したり、定義を満たさないネットワークの誤りを指摘できる．	ベイジアンネットの定義を理解している．	ベイジアンネットの定義を理解しておらず、その基盤となるベイズ統計学に関する理解も不十分である．
ベイジアンネットの基本的な構造学習アルゴリズムについて理解し，当該アルゴリズムを活用した学習の過程を順序だって説明できる．	ベイジアンネットの基本的な構造学習アルゴリズムについて理解し，当該アルゴリズムを活用した学習の過程を順序だって説明できる．	ベイジアンネットの基本的な構造学習アルゴリズムについて理解している．	ベイジアンネットの基本的な構造学習アルゴリズムについて理解していない．
ベイジアンネットの基本的な確率推論アルゴリズムについて理解し，当該アルゴリズムを用いて確率を計算できる．	ベイジアンネットの基本的な確率推論アルゴリズムについて理解し，当該アルゴリズムを用いて確率を計算できる．	ベイジアンネットの基本的な確率推論アルゴリズムについて理解している．	ベイジアンネットの基本的な確率推論アルゴリズムについて理解できていない．
多変量解析手法の1つである主成分分析の手法および理論を理解し，パタン認識に応用することができる．	主成分分析の理論展開を理解しパタン認識に応用することができる．	主成分分析の手法をパタン認識に応用することができる．	主成分分析の手法を用いたプログラムを作成することができない．
確率モデルに基づくベイズ識別関数の設計方法に関する理論を理解し，ベイズ識別関数を用いたパタン認識プログラムが実装できる．	ベイズ識別関数に関する理論を理解し，それを用いたパタン認識プログラムを作ることができる．	ベイズ識別関数を用いてパタン認識のプログラムを作ることができる．	ベイズ識別関数を用いたプログラムを作成することができない．

教育方法等

概要:

これまで学習してきた確率・統計I・IIおよび知識工学I等の学習内容を主な基盤として，予測・推論の仕組みやパタン認識の理論について学ぶ．予測・推論の仕組みを習得を通して，人工知能分野における基盤の一つである「学習」や，未来の事象の確率的予測，結果から原因を確率的に推測する方法について学びながら，適切な予測が可能な確率的ネットワークの構築法と，ネットワークを利用した基本的な推論法を習得する．またパタン認識では多変量解析手法の1つである主成分分析の手法や，確率モデルに基づくベイズ識別関数の設計方法に関する理論を学び，それらを用いたパタン認識プログラムの実装方法について学ぶ．

授業の進め方・方法:

前期は機械学習およびベイジアンネットワークについて学び，後期はパタン認識について学ぶ．いずれのテーマにおいても，それぞれの理論を幾つかの小テーマに分けて解説し，それらを用いたプログラムを実装することにより，理論に対する理解度を高める．

注意点:

この科目は60時間の授業と30時間の自学自習を合わせて3単位認定する学修単位科目である．30時間分の自学自習課題については別途指示する．また，知識工学Iおよび確率・統計I・IIの内容を良く復習しておくこと．

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標

分類		分野	学習内容	学習内容の到達目標	到達レベル	授業週
基礎的能力	数学	数学	数学	いろいろな確率を求めることができる。余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解している。	3	前1,前2,前3,前4,前5,前6,前13,前14,後11,後12
				条件付き確率を求めることができる。確率の乗法定理、独立事象の確率を理解している。	3	前2,前3,前4,前5,前6,前13,前14,後11,後12
専門的能力	分野別の専門工学	情報系	情報数学・情報理論	コンピュータ上で数値計算を行う際に発生する誤差の影響を理解している。	3	後4,後7,後13

評価割合

	試験	課題	相互評価	態度	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	70	30	0	0	0	0	100
基礎的能力	20	10	0	0	0	0	30
専門的能力	50	20	0	0	0	0	70
分野横断的能力	0	0	0	0	0	0	0