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 知識工学特論
Subject Name Advanced Knowledge Engineering
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 後期
授業方法 講義
担当教官 徳田功（TOKUDA， Isao）（情報工学科　知識工学講座）
教官室番号
連絡先（Tel）
連絡先（E-Mail） tokuda@csse.muroran-it.ac.jp


シラバス

授業のねらい 人工知能の基礎を習得すると共に新しい研究事例にも触れ、



さらなる研究の動機付けを行う。
授業の目標 　１．基礎的な推論アルゴリズム(探索法)を理解し、使用できる。
　２．基礎的な機械学習法を理解し、使用できる。
　３．非線形力学の基礎を学び、その知識工学への応用を理解する。
授業計画 　第１週 　知識工学とは？：
知識工学の定義・歴史・研究対象を概観する。
　第２週 　知識の表現１：
ルールによる知識表現について学ぶ。
　第３週 　知識の表現２：
意味ネットワークおよびフレーム表現について学ぶ。
　第４週 　知識の表現３：
述語論理表現について学ぶ。
　第５週 　知識の獲得と学習１：
ニューラルネットワークによる知識表現について学ぶ。
　第６週 　知識の獲得と学習２：
ニューラルネットワークによる知識獲得と学習について学ぶ。
　第７週 　知識の獲得と学習３：
サポートベクトルマシンによる知識獲得と学習について学ぶ。
　第８週 　知識の獲得と学習４：
遺伝的アルゴリズムによる知識獲得について学ぶ。
　第９週 　非線形力学の基礎１：
非線形力学の定義とその例について学ぶ。
　第10週 　非線形力学の基礎２：
非線形力学の定性的分類とカオスについて学ぶ。
　第11週 　非線形力学による知識表現：
非線形力学による知識表現について学ぶ。
　第12週 　非線形力学による探索１：
カオスダイナミクスによる非線形最適化について理解する。
　第13週 　非線形力学による探索２：
カオスニューラルネットワークによる組み合わせ最適化について学ぶ。
　第14週 　非線形力学による知識獲得と学習：
カオス力学系の学習について学ぶ。
　第15週 　カオスコンピューティングの展望：
カオスコンピューティングの他の応用例と今後の展望について概観する。



教科書及び教材
参考書 馬場口登・山田誠二著「人工知能の基礎」昭晃堂 1999
合原一幸著「カオス学入門」日本放送出版協会 2001
成績評価方法 定期試験　50%
レポート　50%
不合格の場合、再試験を実施しない。
履修条件等
教官からのメッセージ
その他