科目番号
教室
登録人数
履修登録方法
対面/遠隔
ESIIS25540
抽選対象
対面授業
開講年度
期間
曜日時限
開講学部等
2020
前学期
木2
理工学研究科総合知能工学専攻
講義コード
科目名[英文名]
単位数
R01702001
機械学習特論
2
担当教員[ローマ字表記]
姜 東植
授業の形態
講義、演習又は実験、実習
アクティブラーニング
学生が議論する、学生が自身の考えを発表する、フィールドワークなど学生が体験的に学ぶ、学生が文献や資料を調べる
授業内容と方法
知能システムに関するトピックを取り上げ，基礎となる技術，応用について議論する．毎回，2名程度の受講者を発表担当者に割り当て，担当する文献，論文の紹介を行う．また，参加者全員が発表テーマに関する討論を行う．
URGCC学習教育目標
自律性、社会性、地域・国際性、コミュニケーション・スキル、情報リテラシー、問題解決力
達成目標
曖昧な情報をうまく処理するためのファジィ理論，人間の脳の機能に真似た人工ニューラルネットワーク，生物の進化に学ぶ遺伝的アルゴリズムなどを駆使し，人間の判断や意思決定を合理的に行うコンピュータシステムの理解を深める．
評価基準と評価方法
3回のShort試験を30%と1回の期末試験を50%，発表状況と討論内容を20%とし，総合的に評価する．
履修条件
Basic NN-Fuzzy, Matlab
授業計画
No.01 Introduction to Hybrid Artificial Intelligence Systems
No.02 Foundations of Fuzzy Approaches
No.03 Exercises in Fuzzy Membership Functions
No.04 Fuzzy Relations
No.05 Fuzzy Numbers
No.06 Exercises in Fuzzy Relations & Numbers
No.07 Linguistic Descriptions and Their Analytical Forms
No.08 Fuzzy Algorithms
No.09 Exercises in Fuzzy Algorithms
No.10 Foundations of Neural Networks
No.11 Backpropagation and Related Training Algorithms
No.12 Exercises in Backpropagation Algorithms
No.13 Competitive, Associative, and Other Special Neural Networks
No.14 NN-Fuzzy Systems
No.15 Exercises in NN & Fuzzy Methods
事前学習
教科書の内容を予習しておくこと
事後学習
授業で学んだ内容をプログラムによる確認すること
教科書にかかわる情報
教科書
書名
Fuzzy and Neural Approaches in Engineering
ISBN
0471160032
備考
著者名
H. Tsoukalas, E. Uhrig
出版社
Wiley Interscience
出版年
NCID
教科書全体備考
参考書にかかわる情報
参考書
書名
Artificial Intelligence
ISBN
1558605355
備考
著者名
Nils J. Nilsson, Morgan Kaufmann
出版社
出版年
NCID
参考書全体備考
使用言語
日本語
メッセージ
オフィスアワー
火曜日10:00-12:00, 随時メール等でも対応する．
メールアドレス
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URL
https://webclass.cc.u-ryukyu.ac.jp
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