2023年度/1BGA013001

【月4】先端的計算知能 <後期>

本授業は遠隔授業として実施します。各回の授業形態をよく確認して受講してください。計算知能は自然から発想を得た人工知能技術である。本講義では、計算知能を代表する進化計算、ファジィシステム、ニューラルネットワークの応用を講義し、実応用での実践的発展のための高度化として進化型多目的最適化、進化型機械学習、Type-2ファジィ集合やファジィクラスタリング、継続学習などを取り上げる。また、最新の研究成果を調査発表することで、計算知能の理解を深める。

担当教員氏名

能島 裕介、本多 克宏

科目ナンバリング

BGAAID65005-M1 (公大) / TIAID5712-E1 (府大)

授業管轄部署

情報学研究科

授業形態

講義

開講キャンパス

遠隔用

開講区分

週間授業

科目分類

知能情報学系科目

配当年次

1年 (公大) / 1年 (府大)

注意: 配当年次は学部・学科によって異なる場合があるので、UNIPAで確認してください。

単位数

2単位 (公大) / 2単位 (府大)

注意: 実際の単位数は学部・学科によって異なる場合があるので、必ずUNIPAで確認してください。

到達目標

1．計算知能のコンセプトを説明できる。 2．進化計算に関して、進化型多目的最適化や進化型機械学習を説明できる。 3．ファジィ集合とType-2ファジィ集合、ファジィ推論とクラスタリングに関して説明できる。 4．ニューラルネットワークに関して、継続学習を説明できる。 5．計算知能の周辺技術に関して説明できる。 6．上記2～4の項目に関して、最新の研究成果を調査理解し発表できる。

各授業回の説明

授業	授業内容
第1回	計算知能の概要（担当：本多克宏）
第2回	進化計算概論（担当：能島裕介）
第3回	進化型多目的最適化（担当：能島裕介）
第4回	進化型機械学習（担当：能島裕介）
第5回	進化計算の最近の話題（担当：能島裕介）
第6回	最近の話題に関する学生発表１（担当：能島裕介）
第7回	ファジィ集合とType-2ファジィ集合（担当：本多克宏）
第8回	ファジィ推論とクラスタリング（担当：本多克宏）
第9回	ファジィシステムの最近の話題（担当：本多克宏）
第10回	最近の話題に関する学生発表２（担当：本多克宏）
第11回	ニューラルネットワーク概論（担当：能島裕介）
第12回	ニューラルネットワークの継続学習（担当：能島裕介）
第13回	ニューラルネットワークの最近の話題（担当：能島裕介）
第14回	最近の話題に関する学生発表３（担当：能島裕介）
第15回	計算知能の周辺技術（担当：能島裕介）

事前・事後学習の内容

授業中に紹介した論文や著書を読み習熟をはかる。予習が必要な場合は、前の授業にて指示する。

成績評価方法

学生発表を除く毎回の授業において、理解を確認する小課題を行う。それ以外に、最近の関連論文を読み発表する機会を３回設ける。これらから到達目標1～6の達成度を評価する。C(合格)となるためには1～6の項目で基礎的な原理･特徴に答えられ、3回の発表を行う必要である。成績評価に占める割合は、小課題40%、各発表20%×3回（計60%）。

履修上の注意

（関連科目）機械学習構成論、アルゴリズム設計論

教科書

なし 講義資料は毎回公開する。

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参考文献

適宜、講義の中で紹介する。

オフィスアワー

- 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -

教員への連絡方法（メールアドレス等）

- 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -

その他

実施方法 中百舌鳥キャンパス：同期型オンライン 杉本キャンパス：同期型オンライン