計算知能
（Computational Intelligence）
736
１．担
当
者
２．授
業
目
３
石渕
標
年
次
前
期
選
2 単
択
位
久生
自律的に学習や知識獲得を行うことのできる柔軟な知的システムとしての計算知能の基本
的な枠組みを理解すると共に、計算知能を構成するニューラルネットワークやファジィシ
ステム、進化計算の基本的な計算メカニズムを理解することを目的とする。
３．授 業 の 概 要
授業計画
第１週：学習と知識獲得
第９週：遺伝的機械学習
第 10 週：進化ゲーム
第２週：計算知能の基礎
第３週：パーセプトロン
第 11 週：ファジィ集合
第４週：連想記憶
第 12 週：ファジィ推論
第５週：ニューラルネットワークの応用
第 13 週：ファジィシステム
第６週：進化計算の基礎
第 14 週：ラフ集合と知識獲得
第７週：遺伝的アルゴリズム
第 15 週：期末試験
第８週：遺伝的アルゴリズムの応用
４．テ キ ス ト
プリント
５．参
田中英夫・石渕久生：ソフトデータ解析 （朝倉書店）
考
書
ーク情報処理 （産業図書）
伊庭斉志：遺伝的アルゴリズムの基礎：ＧＡの謎を解く（オ
ーム社）
６．関 連 科 目
［希望先行科目］ 最適化理論
［関連科目］ 機械学習，人工知能，意思決定理論
７．試 験 ・ 成 績 評 価
麻生秀樹：ニューラルネットワ
期末試験 70 点，レポート 30 点