授業の形態
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講義
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アクティブラーニング
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学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
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授業内容と方法
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ソフトコンピューティング(Soft computing)とは，大規模・複雑なデータを人間的な柔らかで、しなやかな新しい情報技術により情報化，知識化して扱うための体系のことである．情報や知識に対する考え方や理念、情報処理のための技術やシステム、人間や社会におけるインターフェースや価値観等を含む大きな科学技術体系を意味している．
ソフトコンピューティングでは，
・複雑・大規模な環境かにおける最適化法としてGenetic Algorithms
・脳の情報処理に学んだ機械学習法としてNeural Network
・曖昧情報を扱う数学体系としてFuzzy 理論
などの諸技術の開発と応用がテーマとなる．
この講義では，
GA,NNのトピックについて、座学と演習、演習結果のプレゼン及び討論を交えながら議論する．
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URGCC学習教育目標
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問題解決力、専門性
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達成目標
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進化的計算、ニューラルネットの基本的アルゴリズムを理解し、その内容が説明できる。
進化的計算およびニューラルネットを活用した課題解決が実践できる。
学習教育目標(E)専門性の力を養う。
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評価基準と評価方法
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講義中に出題されるミニレポート（30％）と以下の２つのレポート（各35％）の結果を総合して判定する．
レポート1では，遺伝的アルゴリズムを用いた課題解決の提案と計算実験、その内容の報告を行う．
レポート2では，ニューラルネット(ディープネット)を用いた課題解決の提案と計算実験、その内容の報告を行う．
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履修条件
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人工知能を履修していることが望ましい．
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授業計画
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第1回 (4/9) ガイダンス：登録とシラバス説明
第2回 (4/16) 遺伝的アルゴリズム：単純GAのアルゴリズム
第3回 (4/23) 遺伝的アルゴリズム：スキーマ定理と積み木仮説
第4回 (5/14) 遺伝的アルゴリズムの応用：GP, 実数値GA, インタラクティブGAなど
第5回 (5/21) GAによる課題解決1 -課題発見とコーディング(演習)-
第6回 (5/28) GAによる課題解決2 -実装と実験(演習)-
第7回 (6/4) GAによる課題解決3 -実験結果のまとめとプレゼン作成(演習)-
第8回 (6/11) GAによる課題解決4 -プレゼンテーション-
第9回 (6/18) 階層型神経回路網：マカロック・ピッツモデル,パーセプトロン
第10回 (6/25) 階層型神経回路網（２）：線形分離可能性，パーセプトロン学習
第11回 (7/2) 深層学習 -Convolution NN MNISTデータセットで手描き文字認識 (Hands on)
第12回 (7/9) CNNを用いた課題解決1-課題発見とデータセットの取得(演習)-
第13回 (7/17) CNNを用いた課題解決2-実験と結果の取りまとめ(演習)-
第14回 (7/23) CNNを用いた課題解決3-data かさ増し 実験と結果の取りまとめ(演習)-
第15回 (7/30) CNNを用いた課題解決4 -ブレゼンテーション-
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事前学習
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Web classで示す授業資料を事前に確認しておくこと。
演習の回の前には、ライブラリのインストールやソースコードのコンパイルなど計算環境準備を課すことがある。
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事後学習
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座学で示した内容のミニレポートを課すことがある。
また、演習の進捗を確認し、不足分を補っておくこと。
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教科書にかかわる情報
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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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9784627702912
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電子情報通信工学シリーズ
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熊沢逸夫著
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森北出版
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1998
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BA36644031
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4627822006
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Philip D. Wasserman著 ; 石井直宏, 塚田稔共訳
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森北出版
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1993
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BN09363654
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4782851367
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北野宏明編
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産業図書
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1993
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BN09140627
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9784339024616
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古川正志 [ほか] 共著
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コロナ社
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2012
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BB07629009
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978-4-87311-758-
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斎藤康毅 著,
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オライリー・ジャパン
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2016
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978-4-8443-8060-3
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Impress top gear
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Sebastian Raschka著,
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インプレス
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2016
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978-4-274-21802-6
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伊庭斉志 著,
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オーム社
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2015
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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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月２限，水２限
ほか、メールでのアポイントにより個別対応する。
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メールアドレス
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endo@ie.u-ryukyu.ac.jp
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URL
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