| 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 | 規定授業時数 | 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．ニューラルネットワークとは | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 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 | 基礎レポートおよび応用レポート作成のため40時間相当の家庭学習を必要とする。 |
| 本校教育目標との対応 | JABEE学習教育目標との対応 | ||||