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2021年度 情報科学特別講義B、D 3 (知能システム制御の研究動向) (4030)

クラス基本情報

科目区分 専門科目 教職科目 指定なし
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 英語
開講時期 履修登録システム 【使用しない】
履修登録期間 履修取消期限

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目
履修方法 ・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。

授業科目概要

担当責任教員 池田 和司
担当教員 花田研太
教育目的/学修到達目標 【教育目的】
分散型制御技術の一つであるマルチエージェントシステムについて,基礎から応用まで幅広い研究の動向を学ぶ.

【学修到達目標】
1) マルチエージェントシステムについて言葉による説明ができる.
2) いくつかのマルチエージェントシステムについて,数理的な説明ができる.
3) マルチエージェントシステムに関する最新の研究動向について俯瞰できる.
授業概要/指導方針 【授業概要/指導方針】
助教によるオムニバス形式の講義。具体的なテーマは下記の通り。3または2テーマずつ並列に開講され、並列テーマは同時に選択できない。各テーマでは4回の講義を行って履修を認定し、2つのテーマについて認定されれば1単位となる。年度あたり最大2単位まで取得できる。

【授業時間外学修(予習・復習等)の目安】
各回毎に授業内で与えられたAssignmentの予習2時間
各回毎に復習2時間程度

授業計画

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 [時間] 担当教員 テーマ 内容
1 11/4 [4] 花田 研太 マルチエージェントシステムの基礎と歴史 マルチエージェントシステムの基礎と歴史について学ぶ.
2 11/9 [4] 花田 研太 合意アルゴリズムの基礎 マルチエージェントシステムの一つである合意アルゴリズムについて学ぶ.
3 11/11 [4] 花田 研太 分散最適化アルゴリズムの基礎 マルチエージェントシステムによる最適化アルゴリズムについて学ぶ.
4 11/16 [4] 花田 研太 マルチエージェントシステムにおける最新の研究動向 マルチエージェントシステムにおける最新の研究動向や応用例を紹介する.

授業日程

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 時間 講義室 備考
1 11/4 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
2 11/9 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
3 11/11 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
4 11/16 4 エーアイ大講義室[L1](IS)

テキスト・参考書

テキスト シラバスに資料をアップロードする.
参考書 適宜紹介する.

その他

履修条件 線形代数の基礎知識を有していることが望ましい.
オフィスアワー 授業終了直後.
成績評価の方法と基準 ・合否で評価する.
・授業中にミニレポートを実施する.
関連科目 情報科学特別講義A,C,D
関連学位 理学、工学
注意事項 隔年開講

授業関連URL



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配布資料

  資料名 備考 公開期限
1st_lecture_hanada 動画は含まれていません。 2022/02/03 学内専用
2nd_lecture_hanada 動画は含まれていません。 2022/02/07 学内専用
3rd_lecture_hanada 2022/02/09 学内専用
4th_lecture_hanada 2022/02/14 学内専用