科目名 機械学習特論
単位数 2.0
担当者 知能工学専攻 教授 高濱 徹行
知能工学専攻 講師 串田 淳一
履修時期 前期
履修対象 1、2年次
概要 コンピューターを利用した学習システムについて、ファジィ理論に基づく知識の表現・推論・最適化などについて学ぶ。さらに、各種最適化手法による知識の最適化について、その問題点や課題について学ぶ。(講義形式)
科目の到達目標 人間のように曖昧な知識に基づき推論を行うことを可能にするファジィ集合、ファジィ関係、ファジィ推論を理解する。
幾つかの最適化手法によって、ファジィ知識を学習する方法を理解する。
受講要件 学部において機械学習を受講していることが望ましい。
事前・事後学修の内容 講義内容への理解を高めるために,事前に教科書やWeb検索を用いて予習しましょう。
また,講義中に出題された課題を中心に講義内容を復習しましょう。
講義内容 第1回 イントロダクション
第2回 ファジィ集合1 定義
第3回 ファジィ集合2 演算
第4回 ファジィ関係
第5回 ファジィ数1 定義
第6回 ファジィ数2 演算
第7回 ファジィ論理
第8回 ファジィ推論1 定義
第9回 ファジィ推論2 例題
第10回 ファジィ推論とファジィ関係
第11回 最適化手法1 進化的計算
第12回 最適化手法2 群知能
第13回 ファジィ制御と学習
第14回 ファジィ推論と学習1 学習アルゴリズム
第15回 ファジィ推論と学習2 課題
評価方法 受講状況およびレポートの結果を総合的に評価する。
教科書等 参考書 坂和正敏「ファジィ理論の基礎と応用」(森北出版)
    林 勲他「ファジィ・ニューラルネットワーク」(朝倉書店)
担当者プロフィール 以下のホームページを参照してください。
http://www.ints.info.hiroshima-cu.ac.jp/~takahama/

授業内容や宿題などに関する、学生の個別学習相談を随時受け付けています。
教員の所在は、学内サイネージ等に掲示されていますので、確認の上、研究室を訪ねてみてください。
備考