『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=216142)

EID=216142EID:216142, Map:[2010/知能システム], LastModified:2011年2月20日(日) 23:01:41, Operator:[小野 典彦], 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 2011年 (平成 23年) [継承]
○名称 (必須): □ (英) Intelligent Systems (日) 知能システム (読) ちのうしすてむ
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○形態 (不用): 1.講義 [継承]
○コース (必須): 1.2011/[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 典彦
○肩書 (任意): □教授 ([教職員.教員.本務教員]/[常勤]) [継承]
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○単位 (必須): □2 [継承]
○目的 (必須): □(英)   (日) 知能システムの実現は容易ではなく，人間を凌駕するような知能を実現できた人工知能の応用領域はかぎられている. 本講義では，知能を計算機上に実現することがいかに困難な作業であるのかを種々の視点から浮き彫りにすると共に，それを克服することを目指して展開されている最近の人工知能技術を理解させることを目指す.   [継承]
○概要 (必須): □(英)   (日) 現実的な知能システムを構築する上で有望な枠組みと考えられる種々の要素技術にに焦点を合わせ，それらの原理，応用および限界について解説する.   [継承]
○キーワード (推奨): 1.人工知能 (artificial intelligence) [継承]
2.機械学習 (machine learning) [継承]
3.最適化 (optimization) [継承]
4.強化学習 (reinforcement learning) [継承]
5.進化計算 (evolutionary computation) [継承]
○先行科目 (推奨): 1.知識システム ([2011/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[昼間コース]]/->授業概要[2010/知識システム])
○必要度 (任意): □0.500000 [継承]
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○関連科目 (推奨): 1.知識システム ([2011/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[昼間コース]]/->授業概要[2010/知識システム])
○関連度 (任意): □1.000000 [継承]
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2.最適化理論 ([2011/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[昼間コース]]/->授業概要[2010/最適化理論])
○関連度 (任意): □0.500000 [継承]
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3.ソフトウェア設計及び実験 ([2011/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[昼間コース]]/->授業概要[2010/ソフトウェア設計及び実験])
○関連度 (任意): □0.500000 [継承]
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4.システム設計及び実験 ([2011/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]/[昼間コース]]/->授業概要[2010/システム設計及び実験])
○関連度 (任意): □0.500000 [継承]
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○要件 (任意): □(英)   (日) 知識システムを受講していることが望ましい．   [継承]
○注意 (任意): □(英)   (日) 本講義の理解には，人工知能に関する基礎知識が必要となる．   [継承]
○目標 (必須): 1.(英)   (日) 知能システムのトップダウン的な構築の限界を理解する．  
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2.(英)   (日) 知能システムの創発的な構築のための要素技術の原理，応用方法および限界を理解する．  
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○計画 (必須): 1.(英)   (日) 知能システムの実現はなぜ難しいのか?  
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2.(英)   (日) 知能システムの創発的設計  
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3.(英)   (日) 強化学習の基礎:マルコフ決定過程  
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4.(英)   (日) 強化学習の基礎:動的プログラミング  
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5.(英)   (日) 強化学習の基礎:基本的な学習手法  
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6.(英)   (日) 強化学習に基づく知能システムの設計  
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7.(英)   (日) 中間試験  
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8.(英)   (日) 知能システムと関数近似:行動政策の関数近似  
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9.(英)   (日) 知能システムと関数近似:テーブル表現とCMAC  
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10.(英)   (日) 知能システムと関数近似:ニューラルネット  
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11.(英)   (日) 知能システムと関数近似:ファジィシステム  
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12.(英)   (日) 進化計算に基づく知能システムの設計:進化戦略  
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13.(英)   (日) 進化計算に基づく知能システムの設計:実数値遺伝的アルゴリズム  
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14.(英)   (日) 進化計算に基づく知能システムの設計:遺伝的プログラミング  
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15.(英)   (日) 知能システムの最新の話題から  
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○評価 (必須): □(英)   (日) 受講姿勢等の平常点，中間試験および期末レポートの成績を総合して行う．その比率は平常点20%，中間試験40%，期末レポート40%とし，合計60%以上で合格とする．   [継承]
○JABEE合格 (任意):
○JABEE関連 (任意):
○対象学生 (任意): □開講コース学生のみ履修可能 [継承]
○教科書 (必須): 1.(英)   (日) 特に指定しない.   [継承]
○参考資料 (推奨): 1.(英)   (日) S. Russell, P. Norvig 著·古川康一監訳:エージェントアプローチ 人工知能，共立出版   [継承]
○URL (任意):
○連絡先 (推奨): 1.小野 典彦
○オフィスアワー (任意):
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○科目コード (推奨):
○備考 (任意): 1.(英)   (日) 講義に関連する資料はWeb(u-Learning システム) を用いて配信する．   [継承]
2.(英)   (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．   [継承]
3.(英)   (日) 授業計画1∼6および8∼15に関しては，中間試験および期末レポートにより，それぞれ達成度評価を行なう．   [継承]

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マップを行っている情報の編集について

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                →閲覧 【授業概要】(2008/人工知能2)
                    →閲覧 【授業概要】(2007/人工知能2)
                        →閲覧 【授業概要】(2006/人工知能2)
    ）で編集を行なってください．
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和文冊子 ● 知能システム / Intelligent Systems
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