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2019年度 機械学習と知能制御 (4020)

授業科目基本情報

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 使用する
履修登録期間 2019/05/29~2019/06/18 履修取消期限 2019/06/18

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 C
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。
・コア科目の履修方法については、入学年次の教育課程表の(2)履修方法を参照すること。

授業科目概要

担当責任教員 杉本 謙二
担当教員 杉本謙二、小蔵正輝、小林泰介
教育目的/授業目標 計算機科学の目覚ましい発展を背景として、膨大なデータ処理に基づく新しいシステム制御技術が注目されている。本講義では、まず知能制御に関わる手法を幾つか紹介し、さらに機械学習との関連について概説することにより、データ駆動型制御についての様々な基礎知識を身に付ける。
指導方針 毎回の授業においては一般論とともに具体例もできる限り言及することにより受講者の学習意欲や興味を刺激する。また、毎回練習問題を出題し解答の解説も行って受講者の理解度を高める。

クラス情報



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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] テーマ 内容
1 6/6 [2] 知能システム制御と制御のためのモデル(杉本) 講義全体の導入として、知能システム制御とは何か、また制御のためにモデルをどのように用いるかを学ぶ
2 6/13 [2] 繰り返し最小二乗法によるオンラインモデリング(杉本) 制御のためのモデルをオンラインで獲得するための繰り返し最小二乗法を学ぶ
3 6/20 [2] データ駆動型制御(杉本) 適応制御、学習制御など、データ駆動型制御の基礎事項について概論する
4 6/27 [2] マルチエージェントシステム(小蔵) マルチエージェントシステムのデータ駆動型制御について概説する
5 7/4 [2] 教師あり学習による制御(小林) モデルを陽に与えない方法論の1つとして、教師あり学習を用いた制御事例を概説する
6 7/18 [2] 強化学習 1(小林) 価値関数に基づく強化学習とその制御応用について解説する
7 7/25 [2] 強化学習 2(小林) 制御方策をデータから直接学習する強化学習とその制御応用について解説する
8 8/1 [2] 試験 講義内容および講義中の練習問題に基づいて筆記試験を実施する。

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 6/6 2 L3
2 6/13 2 L3
3 6/20 2 L3
4 6/27 2 L3
5 7/4 2 L3
6 7/18 2 L3
7 7/25 2 L3
8 8/1 2 L3

テキスト・参考書

テキスト 講義内容の資料を配布する。
参考書

その他

履修条件 特になし
オフィスアワー 講義後
成績評価の方法と基準 ・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。
・参加度及び演習レポート(50%)と試験(50%)で評価する。
関連科目 特になし
関連学位 理学、工学
注意事項 特になし

授業関連URL



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配布資料



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