シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2015/09/30 現在 |
| 開講学期／Course Start | 2015年度 後期 |
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| 開講曜限／Class period |
11/4(水)5-10限、11/5(木)1-8限 土居先生 1/7(木)1-10限、1/8(金)1-6限 棟朝先生 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 集中講義 |
| 対象学科／Department | 情報電子 |
| 対象学年／Year | 1 |
| 授業科目区分／Category | 博士前期課程 大学院自専攻科目 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義 |
| 授業科目名／Course Title | 知識工学特論Ａ 知能情報学 |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer |
苫小牧高専 土居 茂雄 北海道大学 棟朝 雅晴 (窓口 渡邉 真也） |
| 時間割コード／Registration Code | MQ314 |
| 連絡先／Contact |
渡邉真也(V613 内線5432 sin(at mark)csse.muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours | 渡邉真也(月曜日 15:00－16:00 (期間中に変更する場合がある)) |
| 更新日／Date of renewal | 2015/09/25 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
[土居担当分] 医療情報システムで蓄積されるデータは，EBM(Evidenced-Based Medicine)や医療経営への応用のみならず，遠隔画像診断や地域医療連携など，複数の医療機関での共有が進んできている．本講義では，医療情報システムと現状の利用例を概観し，医療情報の利用の際に生じる問題点を説明する． [Prof. Doi's Part] The data in medical information systems have been used for not only EBM(Evidenced-Based Medicine) and medical management but also network medicine such as teleragiology and regional medical cooperation. In this class, we overview medical information systems and how the systems are used. show problems to use the information. [棟朝担当分] 本講義においては，広範囲の最適化問題を解くことのできる近似最適化アルゴリズムである，遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティックスの先端的手法について理解を深めることを目的とする。 [Prof. Munetomo's Part] Understanding meta-heuristics such as genetic algorithms and their advanced techniques that can solve wide-spectrum of optimization problems as quasi-optimization algorithms. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
[土居担当分] 1. 医療情報システムで蓄積されるデータにはどのようなものがあるか理解し，どのような応用が考えられるか説明できる． 2. 医療情報の利用に際し生じる問題点を理解し，説明できる． [Prof. Doi's Part] 1. you should understand what data are stored in medical information systems; you should be able to explain how to use medical information. 2. you should understand and be able to explain problems to use medical information. [棟朝担当分] メタヒューリスティックスの代表的な手法について理解し，現実の最適化問題へ適用できることを目標とする。特に遺伝的アルゴリズムについては，そのパラメータ設定理論について理解を深めるとともに，リンケージ学習，同定，分布推定に基づく手法など先端的な手法について理解することを目標とする。 [Prof. Munetomo's Part] Understanding meta-heuristics algorithms that can be employed to solve real-world application problems. Especially for genetic algorithms, we aim to understand theories in parameter setting regarding genetic operators, and also learn advanced techniques such as linkage learning/identification, and estimation of distribution algorithms. |
| 授業計画 ／Course Schedule |
[土居担当分] 1回目 医療情報の概要 2回目 医療情報システム 3回目 医療情報の標準化・相互運用性 4回目 医療情報に関連する情報セキュリティ・法制度 5,6回目 医療情報の利活用 7回目 レポート作成 [Prof. Doi's Part] 1st Overview of medical information 2nd Medical information systems 3rd Standardization and interoperability of medical information 4th Security, laws and regulations related to medical information 5th, 6th Effective use of medical information 7th Report writing [棟朝担当分] １． 最適化の基礎，No Free Lunch定理 ２． メタヒューリスティックスの基礎，代表的なアルゴリズム ３． 遺伝的アルゴリズムの基礎，発展的手法 ４． 遺伝的アルゴリズムのパラメータ設定理論 ５． ビルディングブロック処理による手法 ６． リンケージ学習，同定による手法 ７． 分布推定に基づく最適化手法 ８． 進化計算の並列化，ハイブリッド手法 [Prof. Munetomo's Part] 1. Basics of optimization, No Free Lunch theorem 2. Basics of meta-heuristics and typical algorithms 3. Basics of genetic algorithms and advanced techniques 4. Parameter setting theory of genetic algorithms 5. Advanced algorithms based on building block processing 6. Linkage learning/identification techniques 7. Estimation of distribution algorithms 8. Parallelization and hybrid approaches |
| 教科書・参考書に関する備考 |
[教科書] その都度配付する． Materials will be provided at the lecture. [参考書] 棟朝雅晴著「遺伝的アルゴリズム ーその理論と先端的手法ー」（森北出版）(2008) Masaharu Munetomo, "Genetic Algorithms, their theory and advanced methods" (Morikita Shuppan, in Japanese) (2008) [備 考] |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
[土居担当分] ・レポートの内容で評価する。 ・提出期限までにレポートを提出しなかった場合は、成績評価の対象とせず不合格とする。 [Prof. Doi's Part] The score of each student is evaluated by only report. If a report is not submitted until due date, this would be treated as out of assessment and judged as a rejection. [棟朝担当分] 講義中のミニレポート（４０％）および講義後に提出するレポート（６０％）に基づき評価する。６０点以上を合格とする。 [Prof. Munetomo's Part] Short report during the lecture (40%) and long report after the lecture (60%). 60/100 is required for qualification. The score of each student is evaluated by only report. If a report is not submitted until due date, this would be treated as out of assessment and judged as a rejection. レポートで評価し,100点満点中60点以上を合格とする． The score is evaluated by using report content. A grade of more than 60% will be passed. |
| 履修上の注意 ／Notices |
不合格の場合は再履修すること。 In the case of rejection, take this subject again. |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
この授業科目は情報工学専攻の学習・教育目標の全ての項目に対応している. |
| 関連科目 ／Related course |
知識工学特論B Advanced Knolwedge Engineering B |
| 備考 ／Notes |
本講義は原則,日本語で行う． This subject will be taught essentially in Japanese. |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||