知能情報処理工学

Course Information

College	Toyama College	Year	2016
Course Title	知能情報処理工学
Course Code	0026	Course Category	Specialized / Elective
Class Format	Lecture	Credits	Academic Credit: 2
Department	Control Information Systems Engineering Course	Student Grade	Adv. 1st
Term	Second Semester	Classes per Week	2
Textbook and/or Teaching Materials	自作のテキストを用いる。
Instructor	Akiguchi Shunsuke

Course Objectives

１．ファジィ理論についてその概要、特徴、応用について説明できる。
２．遺伝的アルゴリズムについてその概要、特徴、応用について説明できる。
３．強化学習についてその概要、特徴、応用について説明できる。
４．ニューラルネットワークについてその概要、特徴、応用について説明できる。

Rubric

	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	ファジィ理論についてその概要、特徴、応用について十分に説明できる。	ファジィ理論についてその概要、特徴、応用についておよそ説明できる。	ファジィ理論についてその概要、特徴、応用について説明できない。
評価項目2	遺伝的アルゴリズムについてその概要、特徴、応用について十分に説明できる。	遺伝的アルゴリズムについてその概要、特徴、応用についておよそ説明できる。	遺伝的アルゴリズムについてその概要、特徴、応用について説明できない。
評価項目3	強化学習についてその概要、特徴、応用について十分に説明できる。	強化学習についてその概要、特徴、応用についておよそ説明できる。	強化学習についてその概要、特徴、応用について説明できない。
評価項目4	ニューラルネットワークについてその概要、特徴、応用について十分に説明できる。	ニューラルネットワークについてその概要、特徴、応用についておよそ説明できる。	ニューラルネットワークについてその概要、特徴、応用について説明できない。

Assigned Department Objectives

JABEE B3 （情報分野について理論的に説明できる）

Teaching Method

Outline:

人や生物は、機械と違って、どこか柔らかくしなやかさを持っている。それは一体どういうメカニズムによるものなのか、どうしたらそういう機能を機械に持たせることができるのであろうか。本講義では、ソフトコンピューティング手法の理解と、それを用いた有効な計算原理を探求する。前半は各手法に関する基本的事項と基礎理論を述べ、後半は簡単なプログラムを作成を行う。

Style:

・各手法について講義を行った後、演習を行う方式である。

Notice:

Course Plan

			Theme	Goals
2nd Semester
	3rd Quarter
		1st	イントロダクション	本講義科目における学習内容、方法を説明できる。
		2nd	ソフトコンピューティング手法とは	ソフトコンピューティング手法についての概要を説明できる。
		3rd	ファジィ理論（１）	ファジィ理論についての概要を説明できる。
		4th	ファジィ理論（２）	ファジィ理論におけるファジィ推論について説明できる。
		5th	演習	簡略化ファジィ推論を用いたプログラムを作成できる。
		6th	遺伝的アルゴリズム（１）	遺伝的アルゴリズムについての概要を説明できる。
		7th	遺伝的アルゴリズム（２）	交叉、突然変異など遺伝的アルゴリズム特有の操作について説明できる。
		8th	演習	遺伝的アルゴリズムを用いたナップサック問題について、プログラムを作成できる。
	4th Quarter
		9th	強化学習（１）	強化学習について概要を説明できる。
		10th	強化学習（２）	TD学習、Q-Learningなどの手法について説明できる。
		11th	演習	強化学習を用いた迷路探索問題についてプログラムを作成できる。
		12th	ニューラルネットワーク（１）	ニューラルネットワークの概要について説明できる。
		13th	ニューラルネットワーク（２）	パーセプトロン、誤差逆伝播法について説明できる。
		14th	演習	ニューラルネットワークを用いたXOR問題についてプログラムを作成できる。
		15th	期末試験	期末試験
		16th	期末試験の解答	試験返却

Evaluation Method and Weight (%)

	試験	発表	相互評価	態度	ポートフォリオ	その他	Total
Subtotal	70	0	0	0	30	0	100
基礎的能力	0	0	0	0	0	0	0
専門的能力	70	0	0	0	30	0	100
分野横断的能力	0	0	0	0	0	0	0