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現在位置: ホーム ja シラバス(2020年度) 工学部 物理工学科 知能システム工学(機)

知能システム工学(機)

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科目ナンバリング
  • U-ENG25 45171 LJ71
開講年度・開講期 2020・前期
単位数 2 単位
授業形態 講義
対象学生 学部生
使用言語 日本語
曜時限 水2
教員
  • 椹木 哲夫(工学研究科 教授)
  • 中西 弘明(工学研究科 講師)
授業の概要・目的 人間知能の原理を知的システムや知能情報処理として工学的に実現する必要性が高まっている.今日の機械を制御するためには,IoT(Internet of Things),ビッグデータ,人工知能,ロボティクスなどの新しいテクノロジーとつながり,「システム」を構築していかなければならない.本講義では,まずシステム理論,システムおよびシステム工学の概要を説明するとともに,複雑・大規模なシステムにおける,分析/診断,運用/制御,意思決定/設計などの現実的諸問題を,シンボル化された「概念」とその間の関係=知識情報を用いて解決するための基礎概念と手法について述べる.
到達目標 ヒトや生物の知能の働きを機械(コンピュータ)に置き換えるための形式化の背後にある基本的な考え方を習得する.さらに,具体的な問題解決に向けてどのようなアプローチがあるのかについて多面的に習得した知識を応用する方法を獲得する.
授業計画と内容 知能システム工学について,2回,システムとしての対象の捉え方,システムに関する種々の基本概念,システムのモデルとそのための理論,システムの解析・設計・運用・最適化のための方法論について講述し,人工知能を駆使したスマートシステムのデザインのニーズと技術動向について概説する.
システム理論とシステム工学,2回,複雑・大規模な問題対象の構造や現象の意味に着目して,システムの機能・性能をモデル化するための技法について学習する.また目的を達成するために,相関連する構成要素を選択してこれらを組み合わせ,一つの新しいシステムとして合理的に設計し,運用するための手法について学習する.
システムのモデル化と最適化,2回,システムの構造モデル化の上で重要となるグラフ理論など離散数学について紹介するとともに,これらを用いたシステムの構造分析の方法,物理システムのモデル化法について紹介する.またシステムの計画・運用問題を解決する上で基本的な組合せ問題の解法を示すとともに動的計画法(ダイナミックプログラミング)や最大フロー問題など代表的なシステム最適化問題とその解法を紹介する.
知識情報処理について,2回,人間が持つ理解・学習・判断などの知的な行為がどのような仕組みで行われるか,複雑な問題解決のために,人工知能の技術がシステム構築にどのように活用できるのかについて講述する.そのための基本技術として,知識の表現と推論,問題解決のための探索とプラン生成の基礎理論および現実的問題解決における推論,さらに知識獲得と機械学習を体系的に講述する.
解の探索とプラン生成,2回,問題解決の基本となる解空間とその上での解探索の一般的方法,解への到達可能性,その効率化のためのヒューリスティックスの導入,さらに実世界の記号化と上記問題解決法の関連を明確に理解する上で代表的な分野とされるプラン生成の様々な方法について,積木の問題など具体例を引きながら紹介する.
コンピュータによる知識の獲得学習,2回,環境の変化や操作者の違いに対して適応することのできる機械を実現するために必要になる学習の能力のさまざまな形態について講述する.とくに制御工学や認知心理学における学習の考え方を紹介し,人工知能における学習(機械学習)の各種方法論の位置づけを明確にする.
機械学習の方法論と記号操作パラダイムの限界,3回,記号化された知識をコンピュータが自動的に学習し獲得するための機械学習の各種方法論について,暗記学習,帰納学習,演繹学習,類推学習を中心に講述する.また神経回路網モデル,進化型計算について紹介し,明示的に記号化できないような概念を学習するための手法について講述し,パターン認識や学習制御,人工物のユーザビリティを改善するための応用形態について論じる.なお,最終回には学習到達度を確認する.
成績評価の方法・観点 講義内容のまとまりに応じて,複数回のレポートを課す.これにより学習目標の達成度の評価をし,成績評価する.
履修要件 とくに必要としない.
過年度生で,すでにシステム工学,もしくは人工知能基礎を既に履修している場合でも,新たな科目として履修を認める.
授業外学習(予習・復習)等 受講に当たって,予習は必要ではないが,各講義後に十分復習を行い,内容を理解しておくことが必要である.また,レポート課題に計算機を用いたデータ処理が含まれるので、プログラミングなどの復習を行うことが必要である。
教科書
  • テキストとしてはプリントを適宜配布する.
参考書等
  • 知識システム工学, 岩井ほか, (コロナ社), ISBN: ISBN:4339083445
  • 知識工学, 小林, (昭晃堂), ISBN: ISBN:478563068X
実務経験のある教員による授業
  • 分類:

    実務経験のある教員による実務経験を活かした授業科目

  • 当該授業科目に関連した実務経験の内容:

    企業での勤務経験がある教員が,特徴抽出や学習のためのアルゴリズムなどに関する講義を分担.

  • 実務経験を活かした実践的な授業の内容:

    実際のデータに基づく演習を課している.