授業内容と方法
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知能システムに関するトピックを取り上げ，基礎となる技術，応用について議論する．毎回，2名程度の受講者を発表担当者に割り当て，担当する文献，論文の紹介を行う．また，参加者全員が発表テーマに関する討論を行う．
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達成目標
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曖昧な情報をうまく処理するためのファジィ理論，人間の脳の機能に真似た人工ニューラルネットワーク，生物の進化に学ぶ遺伝的アルゴリズムなどを駆使し，人間の判断や意思決定を合理的に行うコンピュータシステムの理解を深める．
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評価基準と評価方法
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3回のShort試験を30%と1回の期末試験を50%，発表状況と討論内容を20%とし，総合的に評価する．
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履修条件
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Basic NN-Fuzzy, Matlab
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授業計画
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No.01 Introduction to Hybrid Artificial Intelligence Systems
No.02 Foundations of Fuzzy Approaches
No.03 Fuzzy Relations
No.04 Short Examination
No.05 Fuzzy Numbers
No.06 Linguistic Descriptions and Their Analytical Forms
No.07 Fuzzy Control
No.08 Short Examination
No.09 Foundations of Neural Networks
No.10 Backpropagation and Related Training Algorithms
No.11 Competitive, Associative, and Other Special Neural Networks
No.12 Short Examination
No.13 Practical Aspects of Using Neural Networks
No.14 Fuzzy Methods in Neural Networks
No.15 Neural Methods in Fuzzy Systems
No.16 Final Examination
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事前学習
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教科書の内容を予習しておくこと
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事後学習
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授業で学んだ内容をプログラムによる確認すること
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教科書にかかわる情報
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0471160032
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H. Tsoukalas, E. Uhrig
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Wiley Interscience
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教科書全体備考
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参考書にかかわる情報
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Learning and Soft Computing
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Vojislav Kecman
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The MIT Press
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参考書全体備考
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使用言語
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日本語
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メッセージ
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オフィスアワー
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火曜日10:00-12:00, 随時メール等でも対応する．
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メールアドレス
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kang@ie.u-ryukyu.ac.jp
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URL
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https://webclass.cc.u-ryukyu.ac.jp
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