到達目標
・ニューラルネットワークに関する基本的な考え方(原理)が理解でき,基本的な問題に応用できる.
・ファジィに関する基本的な考え方(原理)が理解でき,基本的な問題に応用できる.
・遺伝的アルゴリズムに関する基本的な考え方(原理)が理解でき,基本的な問題に応用できる.
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 |
ニューラルネットワークの原理
ニューラルネットワークの応用とそのポイント | ・ニューラルネットワークの基本原理が理解できる.
・ニューラルネットワークを用いて基本的な問題が解決できる. | ・ニューラルネットワークの基本原理が理解できる.
・ニューラルネットワークを用いた基本的な問題解決手法が理解できる. | ・ニューラルネットワークの基本原理が理解できない.
・ニューラルネットワークを用いた基本的な問題解決手法が理解できない. |
ファジィの原理
ファジィの応用とそのポイント | ・ファジィの基本原理が理解できる.
・ファジィを用いて基本的な問題が解決できる. | ・ファジィの基本原理が理解できる.
・ファジィを用いた基本的な問題解決手法が理解できる. | ・ファジィの基本原理が理解できない.
・ファジィを用いた基本的な問題解決手法が理解できない. |
遺伝的アルゴリズムの原理
遺伝的アルゴリズムの応用とそのポイント | ・遺伝的アルゴリズムの基本原理が理解できる.
・遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な問題が解決できる. | ・遺伝的アルゴリズムの基本原理が理解できる.
・遺伝的アルゴリズムを用いた基本的な問題解決手法が理解できる. | ・遺伝的アルゴリズムの基本原理が理解できない.
・遺伝的アルゴリズムを用いた基本的な問題解決手法が理解できない. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
本科目では,インテリジェントコンピューティングに使用される代表的な手法である,ニューラルネットワーク,ファジィ,遺伝的アルゴリズムについて,その基本原理を学習するとともに,基本的な応用例を演習形式で学習し,各手法の基礎技術の理解と習得を目的とする.
授業の進め方・方法:
本講義は、担当教員から各項目の基本的な内容を講義した後、各自で情報収集、問題解決を行うことで理解を深めることを目的として実施する。
注意点:
レポートによる評価のため、提出の遅れ等は厳禁である。規定授業時数は60時間である。本科目はレポート課題作成のため、放課後・家庭で年間に60時間の自学自習が求められる。
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 |
ガイダンス
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本講義の目的,概要および評価方法を理解できる.
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2週 |
ニューラルネットワークの原理 |
ニューラルネットワークの基本原理が理解できる.
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3週 |
ニューラルネットワークの原理 |
ニューラルネットワークの基本原理が理解できる.
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4週 |
ニューラルネットワークの原理 |
ニューラルネットワークの基本原理が理解できる.
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5週 |
ニューラルネットワークの応用とそのポイント |
ニューラルネットワークを用いて基本的な問題が解決できる.
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6週 |
ニューラルネットワークの応用とそのポイント |
ニューラルネットワークを用いて基本的な問題が解決できる.
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7週 |
ニューラルネットワークの応用とそのポイント |
ニューラルネットワークを用いて基本的な問題が解決できる.
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8週 |
ニューラルネットワークの応用とそのポイント |
ニューラルネットワークを用いて基本的な問題が解決できる.
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2ndQ |
9週 |
ニューラルネットワークの応用とそのポイント |
ニューラルネットワークを用いて基本的な問題が解決できる.
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10週 |
ニューラルネットワークの応用とそのポイント |
ニューラルネットワークを用いて基本的な問題が解決できる.
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11週 |
ニューラルネットワークの応用とそのポイント |
ニューラルネットワークを用いて基本的な問題が解決できる.
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12週 |
ファジィの原理 |
ファジィの基本原理が理解できる.
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13週 |
ファジィの原理 |
ファジィの基本原理が理解できる.
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14週 |
ファジィの原理 |
ファジィの基本原理が理解できる.
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15週 |
ファジィの応用とそのポイント |
ファジィを用いて基本的な問題が解決できる.
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16週 |
ファジィの応用とそのポイント |
ファジィを用いて基本的な問題が解決できる.
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後期 |
3rdQ |
1週 |
ファジィの応用とそのポイント |
ファジィを用いて基本的な問題が解決できる.
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2週 |
ファジィの応用とそのポイント |
ファジィを用いて基本的な問題が解決できる.
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3週 |
ファジィの応用とそのポイント |
ファジィを用いて基本的な問題が解決できる.
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4週 |
ファジィの応用とそのポイント |
ファジィを用いて基本的な問題が解決できる.
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5週 |
ファジィの応用とそのポイント |
ファジィを用いて基本的な問題が解決できる.
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6週 |
遺伝的アルゴリズムの原理 |
遺伝的アルゴリズムの基本原理が理解できる.
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7週 |
遺伝的アルゴリズムの原理 |
遺伝的アルゴリズムの基本原理が理解できる.
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8週 |
遺伝的アルゴリズムの原理 |
遺伝的アルゴリズムの基本原理が理解できる.
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4thQ |
9週 |
遺伝的アルゴリズムの応用とそのポイント |
遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な問題が解決できる.
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10週 |
遺伝的アルゴリズムの応用とそのポイント |
遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な問題が解決できる.
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11週 |
遺伝的アルゴリズムの応用とそのポイント |
遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な問題が解決できる.
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12週 |
遺伝的アルゴリズムの応用とそのポイント |
遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な問題が解決できる.
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13週 |
遺伝的アルゴリズムの応用とそのポイント |
遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な問題が解決できる.
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14週 |
遺伝的アルゴリズムの応用とそのポイント |
遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な問題が解決できる.
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15週 |
遺伝的アルゴリズムの応用とそのポイント |
遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な問題が解決できる.
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16週 |
遺伝的アルゴリズムの応用とそのポイント |
遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な問題が解決できる.
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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
| レポート | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 |
専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 70 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |