- 授業概要
- 授業の目的
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情報システムの発達に伴い,さらに知的な能力を有する情報システムの構築が期待される.本講義では,知的能力を自然のシステムが持つ知能をヒントに人工システムに応用した知能情報システムを構築するための手法について、特にニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、強化学習などについて基礎的知識を習得する。
- 授業の方法
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板書を中心に教材提示等を利用しながら講義を行う.
- 達成目標
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ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、強化学習,などの知能情報システムを構築するための手法についてその概念を理解し,アルゴリズムについても良く理解することを目標とします。
- キーワード
- 授業計画
- 第1週
- 序論
- 第2週
- エージェントとは
- 第3週
- 複雑系とマルチエージェントシステム
- 第4週
- 人工ニューラルネットワーク
- 第5週
- 人工ニューラルネットワーク
- 第6週
- 人工ニューラルネットワーク
- 第7週
- 人工ニューラルネットワーク
- 第8週
- 強化学習
- 第9週
- 強化学習
- 第10週
- 強化学習
- 第11週
- 遺伝的アルゴリズム
- 第12週
- 遺伝的アルゴリズム
- 第13週
- 遺伝的アルゴリズム
- 第14週
- 試験
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- 履修にあたっての留意点
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講義の欠席は以降の概念修得に困難をきたすため,毎回出席するように。
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- 試験および成績評価の方法
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定期試験では講義で解説した内容や演習問題をベースとした問題が出題される.成績評価は定期試験,演習問題の解答状況,欠席の回数などを総合して評価する。
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- 教科書・参考書等
- 教科書:「マルチエージェントシステムの基礎と応用」,大内 東,(コロナ社)
- 参考書:「知能工学概論」,廣田 薫 著,(昭晃堂)
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