2012年度シラバス(熊本高等専門学校 熊本キャンパス)
科目コードI501
科目名数理情報工学(Mathematical Information Engineering) 単位数2単位
対象学科情報工学科対象学年5年開講期間通年
科目区分専門基礎科目必修・選択必修履修/学修学修
授業形式講義授業時間数60実時間数50
教員名(所属)
縄田 俊則(情報工学科)教員室
3号棟2階
使用教科書
萩原将文「ニューロ・ファジィ・遺伝的アルゴリズム」産業図書
参考書
電気学会編「学習とそのアルゴリズム」森北出版
科目の位置付けと関連科目4年生のディジタル信号処理や数値計算論との関連が深い。同時に演習に関連して、ソフトウェア設計系の科目との関連もある。
科目の概要本科目では、インテリジェントコンピューティングに使用される代表的な手法である、ニューラルネットワーク、ファジィ、遺伝的アルゴリズムについて、その基本原理を学習するとともに、基本的な応用例を演習形式で学習し、各手法の基礎技術を習得することを目的とする。
授業方針・ニューラルネットワークに関する基本的な考え方(原理)が理解でき、基本的な問題に応用できる。

・ファジィに関する基本的な考え方(原理)が理解でき、基本的な問題に応用できる。

・遺伝的アルゴリズムに関する基本的な考え方(原理)が理解でき、基本的な問題に応用できる。

授業項目

時間

達成目標(習得すべき内容)

1.ガイダンス
2
 
2.ニューラルネットワークとは
2
ニューラルネットワークの基本原理が理解できる。
3.ニューラルネットワークの実際
6
ニューラルネットワークを実際に使用する際の基本的な考え方が理解できる。
4.ニューラルネットワークの応用例とそのポイント
12
ニューラルネットワークを用いて基本的な応用問題が解決できる。
5.ファジィの原理
8
ファジィの基本原理が理解できる。
6.ファジィの応用例とそのポイント
10
ファジィを用いて基本的な応用問題が解決できる。
7.遺伝的アルゴリズムの原理
8
遺伝的アルゴリズムの基本原理が理解できる。
8.遺伝的アルゴリズムの応用例とそのポイント
12
遺伝的アルゴリズムを用いて基本的な応用問題が解決できる。
評価方法及び総合評価【評価方法】

基礎レポートで基本原理の理解度を評価し、応用レポートで問題解決能力を評価する。

【総合評価】

レポート(100%)にて評価する。3つのテーマ(ニューラルネットワーク、ファジィ、遺伝的アルゴリズム)の基礎レポート、応用レポートを評価し、その平均点で評価する。レポートの提出期限は項目ごとに随時指示する。レポートの提出遅れは、1日ごとに10%減点する。レポートの未提出は、その回の評点を0点とする。最終評価の得点率60%以上で目標達成と見なす。
学習方法本科目は、数理的な考え方を学ぶことが目的であり、4年生のディジタル信号処理や数値計算論との関連が深い。同時に演習に関連して、ソフトウェア設計系の科目との関連もある。本科目に対する質問は随時またE-mail でも受け付ける。
学生へのメッセージ 
学修単位への対応本科目は50分の授業に対して,放課後・家庭で40分程度の自学学習が課せられます。
本校教育目標との対応
 
JABEE学習教育目標との対応
D-1