平成23年度
授業科目 担当教員 開講期
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
授業概要
脳の働きを基にしたニューラルネットワーク、生物の遺伝と進化のメカニズムを基にした遺伝的アルゴリズムなどコンピュータの発展とともに注目されてきた問題解決の手法を学ぶ。また、これらを用いた学習による問題解決や直感的に解くことのできない組み合わせ最適化問題の解法を学ぶ。
　　到達目標
　　　1. ニューラルネットワークおよびその学習アルゴリズムを理解でき、これを用いて問題可決を行うことができること。
　　　2. 遺伝的アルゴリズムのアルゴリズムを理解できる、これを用いて問題可決を行うことができること。
教科書
ニューロ・ファジィ・遺伝的アルゴリズム (エレクトロニクス実践シリーズ) 萩原 将文 産業図書
参考書
各自の学力に合う書籍:
ニューロとファジー　　甘利俊一、向殿政男（培風館）
神経回路網の数理　甘利俊一　（産業図書） など
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、コンピュータを利用した演習も行う。
授業内容
1 情報システムの発展と人工知能
2 ニューラルネットワークの基礎
3 階層型ネットワークと誤差逆伝搬法による学習
4 階層型ネットワークの応用
5 階層型ネットワークの演習
6 相互結合型ニューラルネットワーク
7 相互結合型ニューラルネットワークの応用
8 相互結合型ニューラルネットワークの演習
9 ボルツマンマシン
10 ボルツマンマシンへの応用
11 遺伝的アルゴリズムの基礎
12 遺伝的アルゴリズムの応用　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
13 遺伝的アルゴリズムの演習
14 ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの比較
15 期末試験
成績評価の方法
すべての課題および演習の報告書は提出されている必要がある。
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。

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。
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。
学習・教育目標 (生産工学) 学習・教育目標
(電子工学)		 学習・教育目標
(生物応用化学)
機械工学コース 環境材料工学コース
　 　 A-2