到達目標
課題を論理的に解決し，そのアルゴリズムを構築する能力を養うことを目的として情報処理技術を応用したアルゴリズム・解法を理解する．
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 | 最低限の到達レベルの目安(可) | 未到達レベルの目安 |
| 到達目標1 | 適用事例をあげてニューラルネットワークを説明できる． | ニューラルネットワークを説明できる | ニューラルネットワークの概要を理解している | ニューラルネットワークがどのようなものか理解できていない |
| 到達目標2 | 適用事例をあげてファジィ制御を説明できる． | ファジィを説明できる | ファジィの概要を理解している | ファジィがどのようなものか理解できていない |
| 到達目標3 | 適用事例をあげて遺伝アルゴリズムを説明できる． | 遺伝アルゴリズムを説明できる | 遺伝アルゴリズムの概要を理解している | 遺伝アルゴリズムがどのようなものか理解できていない |
| 到達目標4 | 人為変数を用いた線形計画法により問題を解くことができる． | 線形計画法により問題を解くことができる． | 線形計画法の概要を理解している | 線形計画法がどのようなものか理解できていない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
第１学期開講
この講義では,「ニューラルネットワーク」、「ファジィ」、「遺伝アルゴリズム」など情報処理技術を応用したアルゴリズムについて学習する。
授業の進め方・方法:
配布の資料をもとに講義を行う。
この科目では学習単位科目のため，事前事後学習として，演習問題の提示，資料配布を実施します．
注意点:
参考図書：萩原将文、「ニューロ・ファジィ・遺伝的アルゴリズム」、（産業図書）
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 |
ニューラルネットワーク1(パーセプトロン) |
ニューラルネットワークの概要を理解する．
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| 2週 |
ニューラルネットワーク2(バックプロパゲーション) |
最急降下法とバックプロパゲーションを理解する
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| 3週 |
ファジィ |
ファジィ理論・ファジィ制御手法の概要を理解する．
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| 4週 |
遺伝アルゴリズム |
遺伝アルゴリズムの概要を理解する．
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| 5週 |
シンプレックス法 |
線形計画法を理解する．
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| 6週 |
2段階シンプレックス法 |
線形計画法に対する理解を深める．
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| 7週 |
これまでのまとめ |
演習問題で理解を深める．
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| 8週 |
試験返却 |
試験問題の解説を通じて間違った箇所を理解する．
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| 2ndQ |
| 9週 |
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| 10週 |
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| 11週 |
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| 12週 |
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| 13週 |
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| 14週 |
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| 15週 |
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| 16週 |
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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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 機械系分野 | 情報処理 | 一次元配列を使ったプログラムを作成できる。 | 4 | 前7 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 知識の基本的な理解 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50 |
| 思考・推論・創造への適用力 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50 |
| 汎用的技能 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 態度・志向性(人間力) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 総合的な学習経験と創造的思考力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |