| 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 | 履修上の注意 | 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 生物や物理現象に観察される最適化プロセスをコンピュータで実現したナチュラルコンピューティングについて学習する。従来の最適化手法から始まり、さまざなま最適化手法について、実践的な演習を行いながら修得する。 到達目標 1. ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムなどの手法を理解する。 2. 最適化手法を用いて問題解決を行うことができること。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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、コンピュータを利用した演習も行う。 |
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授業内容
自己点検
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| 成績評価の方法 演習の報告書で30%、定期試験で70%の評価を行う。 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(事前学習・関連科目・履修上の注意等) 演習でプログラム製作を行います。プログラミングや数値計算に関連した科目、情報理論やアルゴリズムに関する知識を事前に予習しておく 生物の振る舞いをもとにコンピュータでのシミュレーションを扱うことから、生体情報工学と関連が深い。また、応用にはメカトロニクス特論で学ぶ分野にも広がっていることから、この科目との関連も深い。 講義はゼミ形式で行われるため、毎回の事前の準備が必要である。議論には積極的に参加して欲しい。 |
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| 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) |
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| 機械工学コース | 環境材料工学コース | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| A-2 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||