徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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授業概要: 2001/ソフトコンピューティング2

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EID
17054
EOID
376564
Map
0
LastModified
2007年12月28日(金) 16:13:54
Operator
大家 隆弘
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TRUE
Censor
0
Owner
菊地 真美
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種別 必須 工学部•夜間主 (授業概要)
入学年度 必須 西暦 2001年 (平成 13年)
名称 必須 (英) Soft Computing 2 / (日) ソフトコンピューティング2 / (読) そふとこんぴゅーてぃんぐ に
コース 必須
  1. 2001/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[夜間主コース]
担当教員 必須
  1. 福見 稔([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    肩書 任意
単位 必須 2
目的 必須

(日) ソフトコンピューティングはニューロ,ファジィ,進化手法を含む計算論の総称であり,扱い易さ,頑健性,低コストを達成する方法論である.これらは従来のいわゆるハードコンピューティングには無かった不精密性と不確実性に対する許容範囲を利用したものである.本講義ではこれらの基礎的事項の修得と生物型情報処理の特徴,および実問題への応用方法を修得することを目的とする.特に,ニューロ情報処理と従来型情報処理との違いを理解することが重要である.

概要 必須

(日) 1980年代の大規模集積回路技術の発展に支えられて,ソフトコンピューティング技術が飛躍的に発展してきた.また,これらの技術(ファジィ,ニューロ,進化的アルゴリズムなど)は実社会の様々な分野で幅広く利用されつつある.講義では,ソフトコンピューティング技術の背景と基礎,これらの技術の基礎から実問題への応用に至る幅広い事柄について学ぶ.また,演習課題を通して基礎と応用の能力を養う.

キーワード 推奨
先行科目 推奨
関連科目 推奨
要件 任意
注意 任意

(日) 講義の単元が終わるごとに演習問題やレポートを課し,数回の小テストを実施するので,毎回の予習·復習は欠かさず行うこと.

目標 必須
計画 必須
  1. (日) ソフトコンピューティングの方法論,生物型情報処理の基礎,何故脳研究か?

  2. (日) 脳研究の歴史と背景,脳の構造と機能,ニューロン

  3. (日) 視覚システム,人工的ニューラルネットワーク,人工的モデル

  4. (日) ニューラルネットワークの分類,動作·レポート

  5. (日) 多層構造モデル,学習

  6. (日) 適応フィルタ,適応アルゴリズム·小テスト

  7. (日) 信号処理への応用,ディジタルフィルタ

  8. (日) 誤差逆伝播法,改良型アルゴリズム·レポート

  9. (日) ADALINEモデル,信号処理·パターン認識への応用

  10. (日) ART,競合学習モデル·レポート

  11. (日) Hopfieldモデルと応用,他のモデルと応用·小テスト

  12. (日) ソフトコンピューティングの他の方法論1

  13. (日) ソフトコンピューティングの他の方法論2·レポート

  14. (日) ソフトコンピューティングの最近の発展

  15. (日) 予備日

  16. (日) 定期試験

評価 必須

(日) 講義に対する理解力の評価は講義への参加状況,演習の回答,レポートの提出状況と内容,小テストと最終試験の成績を総合して行う.

対象学生 任意
教科書 必須
  1. (日) 特に無し.必要な資料は配付する.

参考資料 推奨
  1. (日) 講義中に指定する.

URL 任意
連絡先 推奨
科目コード 推奨
備考 任意
  1. (日) 成績評価に対する平常点と試験の比率は5:5とする.平常点には講義への参加状況,演習の回答及びレポートの提出状況と内容を含み,試験には小テストと最終試験の成績を含む.