岡山県立大学：シラバス

授業科目名（和文）［Course］	人工知能化論
授業科目名（英文）［Course］	Artificial Intelligence Studies
学部（研究科）［Faculty］	情報系工学研究科
学科（専攻）［Department］	人間情報システム工学専攻
担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors]	○神代　充　　自室番号（2406）、電子メール（jindaiss.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は, を @に置き換えてください
単位数［Point(Credit)］	2単位
対象学生［Eligible students］	1・2年次生
授業概略と目標［Course description and Objects］	複雑であいまいな情報や知識を、柔軟に人間的観点から取り扱おうとする情報技術にソフトコンピューティング技術がある。この講義では、ファジィ推論、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムによる学習や推論について解説する。さらに、それらの応用として、機械の特性を学習し，その特性に合わせた制御を行うコントローラの構築方法について解説する。
到達目標［Learning Goal］	1. ファジィ推論を理解する。 2. ニューラルネットワークを理解する。 3. 遺伝的アルゴリズムを理解する。 4. ソフトコンピューティング技術の応用法を習得する。
履修上の注意［Notes］	「人工知能」、「制御工学」を履修していることが望ましい。
授業計画とスケジュール［Course schedule］	1. ソフトコンピューティング技術 2. ファジィ推論（１） 3. ファジィ推論（２） 4. ファジィ推論（３） 5. ニューラルネットワーク（１） 6. ニューラルネットワーク（２） 7. ニューラルネットワーク（３） 8. 遺伝的アルゴリズム（１） 9. 遺伝的アルゴリズム（２） 10. 非線形制御理論 11. ファジィ制御 12. ニューラルネットワークによるシステムの同定 13. ニューラルネット駆動型ファジィ推論 14. 遺伝的アルゴリズムによるファジィルールの最適化 15. 総括
成績評価方法と基準［Grading policy (Evaluation)］	授業での到達目標が達成されているかを演習課題とレポートの結果に基づき評価する。評点の配分は、課題・レポート80％、学習態度20％とする。
教科書［Textbook］	教科書：プリント等を適宜配布する。参考書：「ニューラルネットとファジィシステム」、馬場則夫著、共立出版, 「ジェネティックアルゴリズム」、安居院猛夫著、昭晃堂など多数
自主学習ガイド及びキーワード［Self learning］	コンピュータ上に知能を実現させることに興味を持ち、ソフトコンピューティングに関する知識を深めておくこと。
開講年度［Year of the course］	24

授業科目名（和文）［Course］	人工知能化論
授業科目名（英文）［Course］	Artificial Intelligence Studies
学部（研究科）［Faculty］	情報系工学研究科
学科（専攻）［Department］	人間情報システム工学専攻
担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors]	○神代　充　　自室番号（2406）、電子メール（jindaiss.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は, を @に置き換えてください
単位数［Point(Credit)］	2単位
対象学生［Eligible students］	1・2年次生
授業概略と目標［Course description and Objects］	複雑であいまいな情報や知識を、柔軟に人間的観点から取り扱おうとする情報技術にソフトコンピューティング技術がある。この講義では、ファジィ推論、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムによる学習や推論について解説する。さらに、それらの応用として、機械の特性を学習し，その特性に合わせた制御を行うコントローラの構築方法について解説する。
到達目標［Learning Goal］	1. ファジィ推論を理解する。 2. ニューラルネットワークを理解する。 3. 遺伝的アルゴリズムを理解する。 4. ソフトコンピューティング技術の応用法を習得する。
履修上の注意［Notes］	「人工知能」、「制御工学」を履修していることが望ましい。
授業計画とスケジュール［Course schedule］	1. ソフトコンピューティング技術 2. ファジィ推論（１） 3. ファジィ推論（２） 4. ファジィ推論（３） 5. ニューラルネットワーク（１） 6. ニューラルネットワーク（２） 7. ニューラルネットワーク（３） 8. 遺伝的アルゴリズム（１） 9. 遺伝的アルゴリズム（２） 10. 非線形制御理論 11. ファジィ制御 12. ニューラルネットワークによるシステムの同定 13. ニューラルネット駆動型ファジィ推論 14. 遺伝的アルゴリズムによるファジィルールの最適化 15. 総括
成績評価方法と基準［Grading policy (Evaluation)］	授業での到達目標が達成されているかを演習課題とレポートの結果に基づき評価する。評点の配分は、課題・レポート80％、学習態度20％とする。
教科書［Textbook］	教科書：プリント等を適宜配布する。参考書：「ニューラルネットとファジィシステム」、馬場則夫著、共立出版, 「ジェネティックアルゴリズム」、安居院猛夫著、昭晃堂など多数
自主学習ガイド及びキーワード［Self learning］	コンピュータ上に知能を実現させることに興味を持ち、ソフトコンピューティングに関する知識を深めておくこと。
開講年度［Year of the course］	24