到達目標
AI手法に基づく制御系の設計法(（１）ファジィ制御、（２）遺伝アルゴリズム、（３）ニューラルネットワーク、その他AI手法など)について理解し、一定の基礎力をもとに応用設計の基礎技術を取得する。
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 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | ファジィ集合ファジィ推論について理解でき創造的理解もできる | ファジィ集合ファジィ推論について理解できる | ファジィ集合ファジィ推論について理解が不十分である |
| 評価項目2 | 遺伝アルゴリズムについて理解でき創造的発想ができる | 遺伝アルゴリズムについて理解できる | 遺伝アルゴリズムについて理解が不十分である |
| 評価項目3 | ニューラルネットワークについて理解できる創造的発想ができる | ニューラルネットワークについて理解できる | ニューラルネットワークについて理解が不十分である |
学科の到達目標項目との関係
JABEE J(05)
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本校 (1)-a
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電子機械 (3)-a
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教育方法等
概要:
4年次に開講される制御工学を補填する形でAI手法に基づく制御系の設計法(ファジィ制御、遺伝アルゴリズム、ニューラルネットワーク、その他AI手法など)について講義する。
授業の進め方・方法:
(1)ファジィ制御:ファジィ集合、メンバーシップ関数を理解しファジィ推論制御の基礎(2)遺伝アルゴリズム初期遺伝子情報の与え方、適応度、交叉、突然変異の基礎(3)ニューラルネットワーク；生物学を模倣した数学モデル形成法、BPLの基礎（４）その他、AI手法など：
注意点:
現代的な知能情報工学について、産業界の応用事例の基礎を深く理解すること
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 |
ファジィ工学の歴史と基礎概念 |
ファジィ工学の歴史の基本事項が理化できる
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| 2週 |
ファジィ集合 |
通常集合とファジィ集合の定義が理解できる
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| 3週 |
ファジィ集合の演算 |
通常集合とファジィ集合の演算の相違点が理解できる
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| 4週 |
ファジィ推論 |
ファジィ制御推論が理解できる
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| 5週 |
遺伝アルゴリズムの歴史と基礎概念 |
他の最適化との相違との関係が理解できる
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| 6週 |
生物の遺伝と進化の原理 |
原理が理解できる
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| 7週 |
総合演習 |
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| 8週 |
総合演習 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
中間試験 |
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| 10週 |
遺伝アルゴリズム 選択 交叉 突然変異 |
ナップザック問題を例としてが理解できる
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| 11週 |
選択法のいろいろ |
選択法の種類が理解できる
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| 12週 |
ニューラルネットワークの歴史と基礎概念 |
基本原理が理解できる
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| 13週 |
ニューロン |
基礎理論がが理解できる
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| 14週 |
各種ニューラルネットワーク |
各種ネットワークが理解できる
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| 15週 |
バックプロパーゲーション法 |
BPLの有利性が理解できる
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| 16週 |
期末試験 |
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評価割合
| 試験 | 演習 | 相互評価 | 口頭発表 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 80 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |