科目名	知能ロボティクス特論
単位数	2.0
担当者	准教授　池田徹志
履修時期	前期（第2ターム）
履修対象	博士前期課程１・２年次
講義形態	講義
講義の目的	日常環境で我々と共存する知能ロボットシステムを実現するための，センサの信号処理や認識手法，人と協調するための制御方式，様々な環境の中で行動するための機械学習の技術を学ぶ．
到達目標	知能ロボットシステムを支える技術を理解する．また，実際にデータに適用する課題を通じて，手法の特徴や問題点を理解し，使える技術を身につける．
受講要件	特になし
履修取消の可否	可
履修取消不可の理由
事前・事後学修	授業で解法手順を学んだ後に，事後に実際に問題を解く提出課題を出しますので、指定した日時までに提出してください．
講義内容	1. 知能ロボティクス概論 2. ロボット制御と自己身体認識 3. 人物行動計測 4. 多変量解析入門 5. 時系列信号処理 6. 教師あり学習（回帰） 7. 教師あり学習（分類） 8. 教師あり学習（決定木） 9. 教師あり学習（ニューラルネットワーク） 10. 教師あり学習（ディープラーニング） 11. 教師無し学習（クラスタリング） 12. 強化学習 13. 課題発表（前半） 14. 課題発表（後半） 15. まとめ 講義は受講生の理解度に応じて弾力的に行い，状況に応じて内容を適宜変更する．
期末試験実施の有無	実施しない
評価方法・基準	提出課題の内容（90%）および平常点（質疑応答など）（10%）により評価する．
教科書等	教科書: 特になし． 適宜資料を配布する．講義内容により，参考書・参考文献を紹介する．
担当者プロフィール	知能ロボティクスに関する研究に従事．日常生活で人と共存する介護用ロボットや，安心できる自動運転システム等の研究に取り組んでいます． 授業内容などに関する質問および相談は随時受け付けています．研究室を訪ねる場合は，電子メールなどで事前に連絡してアポイントメントを取ってください（居室: 情740）．
講義に関連する実務経験	2009年7月〜2016年3月　（株）国際電気通信基礎技術研究所に勤務（人物行動計測および知能ロボットの研究開発に従事）
課題や試験に対するフィードバック	提出課題の解説を授業で行う．
アクティブ・ラーニング	振り返り
キーワード	知能ロボット，人物行動計測, 回帰，識別，時系列信号処理，強化学習
備考