科目概要

対象年度	2004
教育課程名	博士前期課程 専攻別科目
授業科目名	ニューラルネットワーク
Subject Name	Neural Networks
単位数	2
必修・選択の別	選択
対象学科・学年	情報工学専攻1年
開講時期	前期
授業方法	講義
担当教官	鈴木幸司
教官室番号	V611
連絡先（Tel）	0143-46-5435
連絡先（E-Mail）	yuki@csse.muroran-it.ac.jp

シラバス

授業のねらい	ニューラルネットワークは計算機科学，神経生理学，認知科学，数学，物理学等の広い分野を内包している．ニューラルネットワーク学ぶための初等的な神経生理学や認知科学について理解する．また，ニューラルネットワークを構築するための数学的準備も行う．現在提案されている代表的なモデルを紹介し，応用例について講義する．
授業の目標	ニューラルネットワーク基礎的知識を修得し，応用能力を獲得する．
授業計画	第１〜２週：神経生理学と認知科学概論   　　　　　　神経ネットワーク，大脳における情報処理   第３〜４週：ニューラルネットワークを理解するための数学的準備   第５〜６週：ニューラルネッワークモデルの構築法   　　　　　　Additive�Model，�Shunting�Model   第７〜１０週：ニューラルネットワークの代表的なモデル   　　　　　　Perceptron�and�Backpropagation�algorithm，�   ������������Hopfiled�Model，�Self-Oeganizing�Feature�Map，   ������������Adaptive�Resonance   ������������Theory   第１１〜１３週：ニューラルネットワークの応用   　　　　　　パターン認識，画像処理，信号処理，ネットワーク   第１４〜１５週：ニューラルネッワークプロジェクト   　　　　　　　　講義で学んだニューラルネットワークのいくつかのモ   ����������������デルについて与えられた課題について計算実験を行   ����������������う．
教科書及び教材	論文を引用して講義する．
参考書	S.�Haykin，�Neural�Networks，�IEEE�Press，�1994.��
成績評価方法	レポートにより評価する．
履修条件等
教官からのメッセージ
その他	ニューラルネットワークは修士論文の研究等に広く応用できる．