［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］ 見浪　護
［所属］ 工学部・教授
[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2階3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 提出課題と中間レポートにより評価する．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 提出課題と中間レポートにより評価する．成績に対する評価の重みは15%．
ファジィ推論 中間レポートにより評価する．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%．
ニューラルネットワークの応用 提出課題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%．
ファジィ・遺伝的アルゴリズムの応用 提出課題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] 講義内容の区切毎に，演習問題（5回を予定）を出題する．次週回収するので必ず提出すること．
[授業内容]
　１回目 ソフトコンピューティングとは
　２回目 脳とニューラルネットワーク
　３回目 ニューラルネットワークの構造と学習，
ニューラルネットワークの連想記憶
　４回目 各種学習アルゴリズム
　５回目 巡回セールスマン問題
　６回目 ボルツマンマシン
　７回目 バックプロパゲーション
　８回目 ファジィ集合（ニューラルネットワークに関する中間レポート提出）
　９回目 ファジィ演算・ファジィ推論
１０回目 生物の進化と遺伝的アルゴリズム
１１回目 遺伝的アルゴリズムと機械学習
１２回目 ニューラルネットワークの応用例（ワープロ，文字認識）
１３回目 ファジィの応用（ファジィ制御）
１４回目 遺伝的アルゴリズムの巡回セールスマン問題への応用
１５回目 画像認識に関する応用
１６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：荻原将文著「ニューロ・ファジィ・遺伝的アルゴリズム」産業図書
[相談時間] メールにより質問を受け付ける
［連絡先］ 教員室：総合研究棟3階
電話：086-251-8233
電子メール宛先：minami◎sys.okayama-u.ac.jp
［研究活動との関連］ 担当教員は，自然科学，特にロボット，システム工学系の研究を行っており，当該授業とは密接な関連がある．
[備考] 　

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