計算機科学

科目基礎情報

学校	沖縄工業高等専門学校	開講年度	2017
授業科目	計算機科学
科目番号	4316	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	メディア情報工学科	対象学年	4
開設期	通年	週時間数	1
教科書/教材	教員自作プリント、および「複雑系入門〜知のフロンティアへの冒険（井庭＆福原1998、NTT出版）」、 参考図書：「複雑系」「マルチエージェント・システム」「学習システム」「進化システム」等に関する学術書
担当教員	佐藤 尚

到達目標

・「複雑系」および「構成論的アプローチ」について理解を深める。
・複雑系の元となるシステムを計算機上に実装し、シミュレーション実験できる。

ルーブリック

	理想的な到達レベル（優）	標準的な到達レベル（良）	最低限必要な到達レベル（可）
複雑系の概念について理解し、説明、およびモデル化できる（レポートで評価する）。	複雑系の概念についての基礎を理解し、自身の理解したい対象・現象の構成要素について考察した結果に基づいてモデル化でき、更にこのモデルを応用して別の問題に適用でる。	複雑系の概念についての基礎を理解し、自身の理解したい対象・現象の構成要素について考察した結果に基づき、モデル化できる。	複雑系の概念についての基礎を理解できる。
マルチエージェント・システムについて理解し、説明、および実装できる（レポートで評価する）。	マルチエージェント・システムについての基礎を理解し、自身の理解したい対象・現象の構成要素について考察した結果に基づき、モデル化、実装、そして実験できる。	マルチエージェント・システムについての基礎を理解し、基礎的な問題の構成要素について考察した結果に基づき、モデル化、実装、そして実験できる。	マルチエージェント・システムについての基礎を理解できる。
強化学習の基礎を理解し、説明、および実装できる（レポートで評価する）。	強化学習の基礎を理解し、自身の理解したい対象・現象の構成要素について考察した結果に基づき、モデル化、実装、そして実験できる。	強化学習の基礎を理解し、基礎的な問題の構成要素について考察した結果に基づき、モデル化、実装、そして実験できる。	強化学習の基礎を理解できる。
遺伝的アルゴリズムの基礎を理解し、説明、および実装できる（レポートで評価する）。	遺伝的アルゴリズムの基礎を理解し、自身の理解したい対象・現象の構成要素について考察した結果に基づき、モデル化、実装、そして実験できる。	遺伝的アルゴリズムの基礎を理解し、基礎的な問題の構成要素について考察した結果に基づき、モデル化、実装、そして実験できる。	遺伝的アルゴリズムの基礎を理解できる。
複雑系の構成論的研究手法について理解し、本手法を用いて、自ら理解したい対象・現象を具体的にモデル化実装、実験、解析、そして考察できる（レポートで評価する）。	複雑系科学の基礎的知識・技術について理解し、構成論的手法を用いて、自身の理解したい対象・現象の構成要素について考察した結果に基づき、モデル化、実装、実験、そして解析でき、さらに得られた結果について議論できる。	複雑系科学の基礎的知識・技術について理解し、構成論的手法を用いて、自身の理解したい対象・現象の構成要素について考察した結果に基づき、それらをモデル化できる。	複雑系科学の基礎的知識・技術について理解できる。
ニューラルネットワークの基礎を理解し、説明できる（演習課題で評価する）。	ニューラルネットワークの基礎を理解し、自身の理解したい対象・現象の構成要素について考察した結果に基づき、ニューラルネットワークを用いてモデル化、実装、実験、解析、そして考察できる。	ニューラルネットワークの基礎を理解し、ニューラルネットワークを用いて基礎的な問題を解くことができる。	ニューラルネットワークの基礎を理解できる。

教育方法等

概要:

生命、認知、言語、社会など、自律的に発展／進化するシステムである「複雑系」の概念、およびその研究手法として有効な構成論的アプローチや関連基礎知識・技術ついて解説する。また、実際に１）複雑系を形式化、２）計算機上へのモデルの実装、３）シミュレーション実験を通して、基礎から応用まで対応可能なシミュレーション技法を学ぶ。

授業の進め方・方法:

後期評価：レポート95％、課題5％により評価し、60％以上を合格とする。

注意点:

本講義では数式やアルゴリズム等を基にプログラムを作成できる能力が求められる（独力で1000～2000行程度のプログラムを組めることが望ましい）。

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週
		2週
		3週
		4週
		5週
		6週
		7週
		8週
	2ndQ
		9週
		10週
		11週
		12週
		13週
		14週
		15週
		16週
後期
	3rdQ
		1週	＜複雑系科学＞ 複雑系に関する概念、基礎知識について学ぶ。	地球上の生物の多様性について理解している。 生物の共通性と進化の関係について理解している。 生物に共通する性質について理解している。
		2週	＜構成論的アプローチ＞ 理解したい対象の元となるシステムを作り・動かしてその対象の理解を試みる構成論的アプローチについて学ぶ。	基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。
		3週	＜マルチエージェント・システム1＞ エージェントの概念、基礎知識について学ぶ。	物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		4週	＜マルチエージェント・システム2＞ 複数のエージェントによる相互作用系について学ぶ。	物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		5週	＜学習システム1＞ パーセプトロンについて学ぶ。	生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		6週	＜学習システム2＞ 階層型ニューラルネットワークについて学ぶ。	生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		7週	＜学習システム3＞ 強化学習の概念、基礎知識について学ぶ。	生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		8週	＜学習システム4＞ Q学習について学ぶ。	生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
	4thQ
		9週	＜学習システム5＞ 学習システムに関する演習。	生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		10週	＜進化システム1＞ 進化論的計算手法の概念、基礎知識について学ぶ。	地球上の生物の多様性について理解している。 生物の共通性と進化の関係について理解している。 生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		11週	＜進化システム2＞ 遺伝的アルゴリズムについて学ぶ。	地球上の生物の多様性について理解している。 生物の共通性と進化の関係について理解している。 生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		12週	＜進化システム3＞ 進化システムに関する演習。	地球上の生物の多様性について理解している。 生物の共通性と進化の関係について理解している。 生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		13週	＜複雑系シミュレーション1＞ 複雑系シミュレーション実験用プログラムを作成および実行し、複雑系の振る舞いを解析する。	地球上の生物の多様性について理解している。 生物の共通性と進化の関係について理解している。 生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		14週	＜複雑系シミュレーション2＞ 複雑系シミュレーション実験用プログラムを作成および実行し、複雑系の振る舞いを解析する。	地球上の生物の多様性について理解している。 生物の共通性と進化の関係について理解している。 生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		15週	＜複雑系シミュレーション3＞ 複雑系シミュレーション実験用プログラムを作成および実行し、複雑系の振る舞いを解析する。	地球上の生物の多様性について理解している。 生物の共通性と進化の関係について理解している。 生物に共通する性質について理解している。 物理、化学、情報、工学についての基礎的原理や現象を、実験を通じて理解できる。 基礎的原理や現象を理解するための実験手法、実験手順、実験データ処理法等について理解する。 実験テーマの内容を理解し、実験・測定結果の妥当性評価や考察等について論理的な説明ができる。 与えられた簡単な問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 主要な計算モデルを説明できる。
		16週

評価割合

	試験	発表	レポート	態度	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	0	0	100	0	0	0	100
基礎的理解	0	0	15	0	0	0	15
応用力（実践・専門・融合）	0	0	85	0	0	0	85
	0	0	0	0	0	0	0