| 授業科目 | 担当教員 | 開講期 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 人工知能応用 | 占部 弘治 | 前期 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 科目番号 | 対象学年 | 必修・選択の別 | 単位数 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 620124 | 2年 電子工学専攻 | 選択必修 | 2単位 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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授業概要 人間のような知的な、そして柔軟な判断力を備えた計算機システムは人工知能やシステム科学、さらには記号論理学などニューロコンピューティングがある。それぞれに関する入門書、先端的状況を著した専門書があるが、それらの長所、短所を検討しシステム科学や人工知能の内容を踏まえた形のニューロコンピューテイングな講義を行う。 また、ニューラルネットワークを用いた簡単なプログラミングの演習も実施する。 到達目標 1. 神経系とニューロンのモデルを理解し、様々なモデルのニューラルネットワークについて理解している。 2. 階層型ネットワークおよびその学習アルゴリズムを理解している 3. 相互結合型ネットワークおよびその学習アルゴリズムを理解している 4. ニューラルネットワークを用いて問題解決を行うことができる | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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授業の進め方 教科書に沿った内容の課題を出し、それを学生が次回の講義までにまとめて発表するゼミ形式で行う。 また、簡単なプログラムを作成する演習も行う。 |
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授業内容
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| 成績評価の方法 到達目標が達成されているかを試験100%で総合評価し、60%以上であれば合格とする。 また出された課題はすべて提出されている必要がある。 授業の欠席回数が１/４を超えた場合は、原則として単位を認定しない。 |
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| 学生へのメッセージ ゼミ形式で行うので積極的に議論に参加して欲しい。 出された課題は必ず期日までに提出してください。 |
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| 学習・教育目標 (生産工学) | 学習・教育目標 (システムデザイン工学) |
学習・教育目標 (生物応用化学) |
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| 機械工学コース | 環境材料工学コース | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| A-2 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||