到達目標
学習目的:多様な制御方法を理解し,制御工学的な諸問題において,適切な解決方法を模索し得る能力を養う。
到達目標:
1. ニューラルネットワークの概略,学習則および動作について説明できる。
2. ファジィ理論の概略について説明できる。
3. 遺伝的アルゴリズムの概略について説明できる。
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 |
評価項目1 | 各種のニューラルネットワークについて特徴を把握し,工学的応用ができる。 | ニューラルネットワークの学習則および振る舞いについて説明できる。 | 左記に達していない。 |
評価項目2 | ファジィ理論の特徴を理解し,簡単な例について工学的応用ができる。 | ファジィ理論の活用例について説明できる。 | 左記に達していない。 |
評価項目3 | 遺伝的アルゴリズムの工学的応用ができる。 | 遺伝的アルゴリズムの活用例について説明できる。 | 左記に達していない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
一般・専門の別・学習の分野:専門・情報と計測・制御
必修・選択の別:選択
基礎となる学問分野:工学/電気電子工学・機械工学
技術者教育プログラムとの関連:本科目が主体とする学習・教育到達目標は「(A)技術に関する基礎知識の深化,A-2: 「材料と構造」,「運動と振動」,「エネルギーと流れ」,「情報と計測・制御」,「設計と生産」,「機械とシステム」に関する専門技術分野の知識を修得し,説明できること」である。付随的には「A-1」にも関与する。
授業の概要:コンピュータの発達と共に,制御理論は急速に高度化し,多様化している。ここでは,最近,電化製品などで身近になってきた「ニューラルネットワーク・ファジィ理論,遺伝的アルゴリズム」について,その概略を紹介する。
授業の進め方・方法:
授業の方法:板書を中心に,プリント,パソコンでのシミュレーションなどを用い,一般理論の概略と最近の話題などを講義する。
成績評価方法:定期試験(70%);レポート・演習(30%)試験は筆記用具,電卓、教科書等が持ち込み可能。原則として再試験は実施しない。
注意点:
履修上の注意:本科目は「授業時間外の学習を必修とする科目」である。1単位あたり授業時間として15単位時間開講するが,これ以外に30単位時間の学習が必修となる。これらの学習については担当教員の指示に従うこと。
履修のアドバイス:これまでの制御方法とは全く異なる,新しい概念の制御方法ではあるが,制御工学や情報工学の知識も必要となる。
基礎科目:数理工学(専2年),計算力学(専2),システム制御工学(専2)など
受講上のアドバイス:これらの制御の中心はコンピュータソフトであるが,ここでは大規模なソフトは作らず,簡単な数値計算を行い理解の助けとする。従って,電卓等は常に携帯すること。授業開始から20分以内の入室であれば遅刻とし,遅刻3回で1欠課とする。
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 |
ガイダンス |
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2週 |
生物による情報処理(1) |
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3週 |
生物による情報処理(2) |
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4週 |
生物による情報処理(3) |
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5週 |
ニューラルネットワークの概要 |
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6週 |
ニューロンモデル |
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7週 |
相互結合型ニューラルネットワーク(1) |
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8週 |
相互結合型ニューラルネットワーク(2) |
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4thQ |
9週 |
階層型ニューラルネットワーク |
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10週 |
自己組織化マップ |
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11週 |
ファジィ理論(1) |
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12週 |
ファジィ理論(2) |
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13週 |
遺伝的アルゴリズム(1) |
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14週 |
遺伝的アルゴリズム(2) |
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15週 |
後期末試験 |
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16週 |
後期末試験の答案返却と解説 |
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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 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | 課題 | 合計 |
総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |