『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=15116)

EID=15116EID:15116, Map:[2000/知識知能システム], LastModified:2007年12月28日(金) 15:37:15, Operator:[大家 隆弘], Avail: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]], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 工学部•昼間 (授業概要) [継承]
入学年度 (必須): 西暦 2001年 (平成 13年) [継承]
名称 (必須): (英) Knowledge and Intelligent Systems (日) 知識知能システム (読) ちしきちのうしすてむ
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コース (必須): 1.2001/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[昼間コース] [継承]
担当教員 (必須): 1.小野 功
肩書 (任意):
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単位 (必須): 2 [継承]
目的 (必須): (英)   (日) 知識知能処理の概要とその限界を理解するとともに,最近の主要な知識知能処理技術を幅広く習得することを目的とする.   [継承]
概要 (必須): (英)   (日) 最近の知識知能処理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,知識知能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.   [継承]
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):
目標 (必須):
計画 (必須): 1.(英)   (日) 知識知能システム概論  
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2.(英)   (日) ファジィシステム (I):ファジィ基礎  
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3.(英)   (日) ファジィシステム (II):ファジィ応用  
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4.(英)   (日) 概念学習 (I):例による学習  
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5.(英)   (日) 概念学習 (II):観察による学習  
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6.(英)   (日) ニューラルネット(I) :階層型ネットの学習  
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7.(英)   (日) ニューラルネット(II) :相互結合型ネットの学習  
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8.(英)   (日) 強化学習 (I):環境同定型強化学習  
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9.(英)   (日) 強化学習 (II):経験強化型強化学習  
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10.(英)   (日) 最適化 (I):山登り法,シミュレーテッド·アニーリング  
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11.(英)   (日) 最適化 (II):タブーサーチ  
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12.(英)   (日) 進化計算 (I):基礎,組合せ最適化  
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13.(英)   (日) 進化計算 (II):関数最適化,多目的最適化  
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14.(英)   (日) 進化計算 (III):応用事例  
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15.(英)   (日) 要素技術の融合  
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16.(英)   (日) 予備日  
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評価 (必須): (英)   (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および内容を総合して行う.   [継承]
JABEE合格 (任意):
JABEE関連 (任意):
対象学生 (任意):
教科書 (必須): 1.(英)   (日) 使用する資料は,講義中に配布する.   [継承]
参考資料 (推奨): 1.(英)   (日) 廣田 薫「知識工学概論」昭晃堂   [継承]
URL (任意):
連絡先 (推奨):
科目コード (推奨):
備考 (任意): 1.(英)   (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.   [継承]
2.(英)   (日) 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と期末レポートの比率は3:7とする. 平常点は,講義への参加状況,演習の回答および小レポートの提出状況と内容を含む.   [継承]

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この情報を取り巻くマップ

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標準的な表示

和文冊子 ● 知識知能システム / Knowledge and Intelligent Systems
欧文冊子 ● Knowledge and Intelligent Systems / 知識知能システム

関連情報

この情報をマップしている情報

閲覧【授業概要】…(2)
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