計算知能

科目名
Course Title
授業コード 単位数 配当年次 開講期間
Term
科目分類 ナンバリング
コード
曜日
コマ
教室 担当教員氏名
Instructor
計算知能
Computational Intelligence
B200360001 2 3 後期授業 専門科目 BEAID3318-J1 月3 B4-東K-401 能島 裕介
増山 直輝

オフィスアワー

能島,増山:金曜日Vコマ

授業目標

以下の (1)~(8) がこの授業の目標である.
1.計算知能の基本概念を理解する.
2.ニューラルネットワークの基本的なメカニズムを理解する.
3.学習アルゴリズムを例題に適用できる. 
4.遺伝的アルゴリズムの基本的なメカニズムを理解する.
5.様々な進化計算手法を知る.
6.ファジィ集合とファジィ推論の基本概念を理解する. 
7.簡単なファジィ制御を例題に適用できる.
8.計算知能技術のハイブリッド化を理解する.
最終的には,知能技術として問題の特徴に合わせた計算知能手法の適用方法を理解することが達成目標です.達成目標の達成度に対して評価を行います.

教科書

特になし

参考書

福田編,インテリジェントシステム,昭晃堂 (2000)
馬場,小島,小澤,ニューラルネットの基礎と応用,共立出版 (1994)
棟朝,遺伝的アルゴリズム,森北出版 (2008)
進化技術ハンドブック 第1巻 基礎編,電気学会進化技術応用調査専門委員会,近代科学社 (2010)
進化技術ハンドブック 第2巻 応用編:情報・通信システム,電気学会進化技術応用調査専門委員会,近代科学社 (2011)
小林,人工知能の基礎,サイエンス社 (2008)
大谷,進化計算アルゴリズム入門,オーム社 (2018)

授業時間外の学習(準備学習等について)

準備学習が必要な場合は授業中に指示する.
授業時間外での学習に関しては参考書と参考文献を授業中に紹介する.

授業の概要

自律的に学習や知識獲得を行うことのできる柔軟な知的システムとしての計算知能の基本的な枠組みを理解すると共に,計算知能を構成するニューラルネットワークやファジィシステム,進化計算の基本的な計算メカニズムを理解する.

授業計画

第1週:計算知能とは
第2週;計算知能の基礎  
第3週:ニューラルネットワークの基礎 
第4週:ニューラルネットワークの学習  
第5週:連想記憶  
第6週:進化計算の基礎  
第7週:コード化と選択操作  
第8週:交叉操作と突然変異操作  
第9週:世代更新
第10週:様々な進化計算手法  
第11週:ファジィ集合  
第12週:ファジィ推論  
第13週:ファジィ制御  
第14週:計算知能技術のハイブリッド化  
第15週:計算知能技術の応用  
第16週:期末試験

成績評価

講義中の演習40点,期末試験60点
合格には,授業目標の (1)~(8) それぞれについて60%以上の達成が必要です.