徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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授業概要: 2011/自律適応システム工学

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EID
216705
EOID
559618
Map
[2010/自律適応システム工学]
LastModified
2011年2月20日(日) 23:12:44
Operator
小野 典彦
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TRUE
Censor
0
Owner
[教務委員会委員]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]
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種別 必須 先端技術科学教育部 (授業概要)
入学年度 必須 西暦 2011年 (平成 23年)
名称 必須 (英) Autonomous Adaptive Systems Engineering / (日) 自律適応システム工学 / (読) じりつてきおうしすてむこうがく
形態 推奨
  1. ポートフォーリオ
コース 必須
  1. 2011/[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]
担当教員 必須
  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
単位 必須 2
目的 必須

(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.

概要 必須

(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.

キーワード 推奨
  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
先行科目 推奨
  1. 自律知能システム([2011/[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]]/->授業概要[2010/自律知能システム])
    必要度 任意 0.500000
関連科目 推奨
  1. 応用知識システム設計特論([2011/[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]]/->授業概要[2010/応用知識システム設計特論])
    関連度 任意
要件 任意
注意 任意
目標 必須
  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.

計画 必須
  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)

評価 必須

(英) Assignment count 100%.

(日) レポートにより評価する.

再評価 必須
対象学生 任意 開講コース学生のみ履修可能
教科書 必須
  1. (英) To be introduced in the class.

    (日) 授業中に紹介する.

参考資料 推奨
  1. (英) To be introduced in the class.

    (日) 授業中に紹介する.

URL 任意
連絡先 推奨
  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
科目コード 推奨
備考 任意
  1. (日) 授業を受ける際には,2時間の授業時間毎に2時間の予習と2時間の復習をしたうえで授業を受けることが,授業の理解と単位取得のために必要である.

  2. (日) 授業計画1∼15に関しては,レポートにより達成度評価を行なう.

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