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: 2004/ソフトコンピューティング1

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EID
76193
EOID
379444
Map
[2003/ソフトコンピューティング1]
LastModified
2007年12月28日(金) 20:28:43
Operator
大家 隆弘
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
[学科長]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]
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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 2004年 (平成 16年)
名称 必須 (英) Soft Computing 1 / (日) ソフトコンピューティング1 / (読) そふとこんぴゅーてぃんぐ いち
コース 必須
  1. 2004/[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. 小野 功
    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の概要とその限界を理解するとともに,主要なソフトコンピューティング技術を幅広く習得することを目的とする.

概要 必須

(日) ソフトコンピューティング技術を幅広く取り上げ,トピック形式で解説する.講義で取り上げる全ての要素技術は,情報処理技術者として精通しておくことが望ましいと考えられるものである.

キーワード 推奨
先行科目 推奨
関連科目 推奨
要件 任意

(日) 「人工知能1」および「人工知能2」を受講していることが望ましい

注意 任意
目標 必須
  1. (日) ソフトコンピューティングの要素技術であるファジィシステム,概念学習,ニューラルネット,強化学習,近似最適化手法,進化計算の枠組みと特徴を理解する

  2. (日) 要素技術を応用して問題解決の方法を考えることができる

計画 必須
  1. (日) ソフトコンピューティング1概論

  2. (日) ファジィシステム (I):ファジィ基礎

  3. (日) ファジィシステム (II):ファジィ応用

  4. (日) 概念学習 (I):例による学習

  5. (日) 概念学習 (II):観察による学習

  6. (日) ニューラルネット :階層型ネットの学習

  7. (日) 強化学習 (I):環境同定型強化学習

  8. (日) 強化学習 (II):経験強化型強化学習

  9. (日) 最適化 (I):山登り法,シミュレーテッド·アニーリング

  10. (日) 最適化 (II):タブーサーチ

  11. (日) 進化計算 (I):基礎,組合せ最適化

  12. (日) 進化計算 (II):関数最適化,多目的最適化

  13. (日) 進化計算 (III):応用事例

  14. (日) 要素技術の融合(I):基本的考え方

  15. (日) 要素技術の融合(II):応用事例

  16. (日) 予備日

評価 必須

(日) 講義に対する理解の評価は,講義への参加状況,演習の回答,レポートの提出状況および内容を総合して行う.本講義では,期末試験を行う代わりに期末レポートを課す.成績評価に対する平常点および期末レポートの比率は3:7とする.

対象学生 任意
教科書 必須
  1. (日) 使用する資料は,講義中に配布する.

参考資料 推奨
  1. (日) 廣田 薫「知識工学概論」昭晃堂

URL 任意
連絡先 推奨
科目コード 推奨
備考 任意
  1. (日) 人工知能に関する基礎的な知識を持っていることが望ましい.

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