徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 講義

1. 2006/[徳島大学.先端技術科学教育部.システム創生工学専攻.知能情報システム工学コース]/[博士後期課程]

1. 小野 典彦

   肩書	任意	教授([教職員.教員.本務教員]/[常勤])

2. 最上 義夫

   肩書	任意	助教授([教職員.教員.本務教員]/[常勤]/平成19年3月31日までの肩書/〜2007年3月末日)

(英) This class provides the knowledge and skills necessary for understanding the basic concepts, theories and application techniques concerning the emergent systems design methodologies for autonomous and adaptive intelligent agent systems.

(日) 自律性および適応性を有する真に知的な知能システムの創発的設計方法論を理解する上で基礎となる基本概念，原理および方法を修得する．

(英) Recently, autonomous adaptive systems have been studied that are able to improve their own performance autonomously, adaptively and incrementally during the course of interactions with the environments, and those design methodologies have been explored for the systems. This class covers the emergent design methodologies for autonomous adaptive agents and multi-agent systems, mainly based on machine learning and evolutionary computation.

(日) 近年，外界との相互作用を通し，その性能を自律的かつ適応的に改善する能力を有する知能システムの設計方法論に関する研究が展開されている．本講義では機械学習および進化計算を主たる要素技術とする自律的かつ適応的な知能システムおよびそれらの集団により構成されるマルチエージェントシステムの創発的設計方法論について解説する．

1. (英) autonomous adaptive systems / (日) 自律適応システム / (読) じりつてきおうしすてむ
2. (英) emergent systems design / (日) 創発的設計 / (読) そうはつてきせっけい
3. 強化学習(reinforcement learning)
4. 進化計算(evolutionary computation)
5. (英) multi-agent systems / (日) マルチエージェントシステム / (読) まるちえーじぇんとしすてむ

1. 自律知能システム([2006/[徳島大学.先端技術科学教育部.システム創生工学専攻.知能情報システム工学コース]/[博士前期課程]])

   必要度	任意	0.500000

1. (英) This class aims at the understanding of an overview of the emergent design methodologies for autonomous adaptive agents and multi- agent systems, mainly based on reinforcement learning, evolutionary computation, genetic programming, and neural networks, as well as the applicabilities and limitations of the methodologies.

   (日) 強化学習，進化計算，遺伝プログラミング，ニューラルネットなどの要素技術とそれらの融合に基づく自律的かつ適応的な知能システムおよびマルチエージェントシステムの創発的設計方法論の概要ならびに応用の可能性と限界を理解する．

1. (英) Emergent systems design methodologies

   (日) 自律適応システムの創発的設計

2. (英) Foundations of emergent systems design: reinforcement learning (1)

   (日) 創発的設計の基礎:強化学習 (1)

3. (英) Foundations of emergent systems design: reinforcement learning (2)

   (日) 創発的設計の基礎:強化学習 (2)

4. (英) Foundations of emergent systems design: evolutionary computation (1)

   (日) 創発的設計の基礎:進化計算 (1)

5. (英) Foundations of emergent systems design: evolutionary computation (2)

   (日) 創発的設計の基礎:進化計算 (2)

6. (英) Foundations of emergent systems design: genetic programming

   (日) 創発的設計の基礎:遺伝プログラミング

7. (英) Foundations of emergent systems design: neural networks

   (日) 創発的設計の基礎:ニューラルネット

8. (英) Emergent systems design methodologies based on reinforcement learning (1)

   (日) 強化学習に基づく自律適応システムの創発的設計 (1)

9. (英) Emergent systems design methodologies based on reinforcement learning (2)

   (日) 強化学習に基づく自律適応システムの創発的設計 (2)

10. (英) Emergent systems design methodologies based on neuro-evolution (1)

    (日) 進化型ニューラルネットに基づく自律適応システムの創発的設計 (1)

11. (英) Emergent systems design methodologies based on neuro-evolution (2)

    (日) 進化型ニューラルネットに基づく自律適応システムの創発的設計(2)

12. (英) Emergent systems design methodologies based on genetic programming

    (日) 遺伝プログラミングに基づく自律適応システムの創発的設計

13. (英) Emergent systems design methodologies based on co-evolution

    (日) 共進化に基づく自律適応システムの創発的設計

14. (英) Emergent systems design methodologies for multi-agent systems (1)

    (日) マルチエージェントシステムの創発的設計 (1)

15. (英) Emergent systems design methodologies for multi-agent systems (2)

    (日) マルチエージェントシステムの創発的設計 (2)

16. (英) Report

    (日) 期末レポート

(英) Attendance (30%), report (70%)

(日) 出席(30%)，期末レポート(70%) として評価する．

1. (英) To be introduced in the class.

   (日) 授業中に紹介する．

1. (英) To be introduced in the class.

   (日) 授業中に紹介する．

1. 小野 典彦

   オフィスアワー	任意

2. 最上 義夫

   オフィスアワー	任意