[授業科目] 知的制御システム論,Intelligent Control Systems
[授業科目の区分] 専門選択科目
[講義番号] 096110
平成12年以前入学者 096041
[担当教官名] 矢納 陽
[所属] 工学部・助教
[対象学生] システム工学科・3年次生
[学期] 後期
[曜日・時限] 金曜・4限
[講義室] 工学部1号館23番講義室
[選択・必修の別] 選択
[単位数] 2
[概略] 本講義では,Soft Computingといわれる知的制御技術,すなわち,ニューラルネットワーク,ファジィ,遺伝的アルゴリズム,強化学習の理論とその応用について講義する.
[一般目標] 本講義では,知的制御技術が制御問題において,アルゴリズムとして解くことが出来るようにいかに設定されるか,また,どのようにして問題解決に導かれるか修得し,他の問題にも応用し,解決できる能力を習得する.
[科目の達成目標]
           と
[評価方法と基準]
科目の達成目標 評価方法と基準

ニューラルネットワークと学習アルゴリズム,連想記憶

提出課題4回と中間試験により評価する.成績に対する評価の重みは20%
ニューラルネットワークの応用例 提出課題2回と中間試験により評価する.成績に対する評価の重みは15%
ファジィ推論 提出課題1回と中間試験により評価する.成績に対する評価の重みは15%
遺伝的アルゴリズム 提出課題1回と期末試験により評価する.成績に対する評価の重みは15%
金融工学への応用 提出課題2回と期末試験により評価する.成績に対する評価の重みは15%
強化学習 提出課題3回と期末試験により評価する.成績に対する評価の重みは20%
備考:
[受講要件] なし
[履修上の注意] 講義毎に(13回を予定),演習問題を出題する.数日後に回収するので必ず提出すること.
[授業内容]
 1回目 ニューラルネットワークとは,応用例
 2回目 ニューラルネットワークの構造
 3回目 ニューラルネットワークの各種学習アルゴリズム
 4回目 ニューラルネットワークの連想記憶
 5回目 ファイジィ推論
 6回目 電力需要予測問題の定式化
 7回目 ニューラルネットワークの応用:電力需要予測
 8回目 中間試験
 9回目 遺伝的アルゴリズムと機械学習
10回目 金融工学とは
11回目 ニューラルネットワークの金融工学への応用
12回目 強化学習とは
13回目 強化学習の学習アルゴリズム
14回目 強化学習の応用例
15回目 期末試験
[関連科目] 特別研究
[JABEE 基準] システム工学科の学習・教育目標のうちの,(H) システム工学科で学んだ知識と応用能力を基に,人と機械の調和について考え,システムを総合的に設計,製作,試験する能力に対応する.
[アンケート] 工学部共通フォーマットの授業評価アンケートを15回目の講義の終わりに行う.
[教材] 教科書は使わない.プリントを配布する.
[相談時間] メールにより質問を受け付ける
[連絡先] 教官室:総合研究棟3階304号室
電話:086-251-8924
電子メール宛先:yanou◎suri.sys.okayama-u.ac.jp
[備考]