数理情報工学

科目基礎情報

学校	熊本高等専門学校	開講年度	2017
授業科目	数理情報工学
科目番号	HI507	科目区分	専門 / 選択
授業形態	授業	単位の種別と単位数	学修単位: 2
開設学科	人間情報システム工学科	対象学年	5
開設期	通年	週時間数	1
教科書/教材	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
担当教員	縄田 俊則

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．

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30時間の自学自習が求められる。

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	ガイダンス	本講義の目的，概要および評価方法を理解できる．
		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．
		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．
		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．
		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．
		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．
		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．
		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．
	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．
		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．
		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．
		12週	ファジィの原理	ファジィの基本原理が理解できる．
		13週	ファジィの原理	ファジィの基本原理が理解できる．
		14週	ファジィの原理	ファジィの基本原理が理解できる．
		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．
		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．
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．
		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．
		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．
		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．
		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．
		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．
		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．
		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．
	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．
		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．
		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．
		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．
		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．
		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．
		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．
		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．

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	情報系分野	プログラミング	与えられた問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。	3	前5,前6,前7,前8,前9,前10,前11,前15,前16,後1,後2,後3,後4,後5,後9,後10,後11,後12,後13,後14,後15,後16

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