授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2016年度/Academic Year  後期/Second
開講曜限/Class period 月 /Mon  7 , 月 /Mon  8 , 月 /Mon  9
授業区分/Regular or Intensive 情報電子工学系学科
対象学科/Department 情報電子工学系学科 情報システム学コース・コンピュータ知能学コース
対象学年/Year 3年,4年
授業科目区分/Category 教育課程 主専門教育科目
必修・選択/Mandatory or Elective 選択
授業方法/Lecture or Seminar 演習
授業科目名/Course Title 認識と学習応用演習/Practice in Learning and Recognition
単位数/Number of Credits 1.0
担当教員名/Lecturer 倉重健太郎(情報電子工学系学科コンピュータ知能学コース)
時間割コード/Registration Code C4727
連絡先/Contact 倉重健太郎(V204
0143-46-5489
kentarou[at]csse.muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 倉重健太郎(水曜日 16:30-17:00)
更新日/Date of renewal 2016/09/26
授業のねらい
/Learning Objectives
講義「認識と学習」で習得した知識をもとに,認識・学習を行う簡単なプログラム(学習認識機械)を実際に作成することで,工学的な問題に対する適用方法やデータ分析の手法を実践的に習得する.
到達度目標
/Outcomes Measured By:
1.認識と学習で学んだアルゴリズムを用いて,学習認識プログラムを作成できる.
2.対象問題に対して学習パフォーマンスを得られるようパラメータを選択できる.
授業計画
/Course Schedule
総授業時間数(実時間);11時間15分
1週目 ガイダンス,ランダム行動の実装
2週目 強化学習の実装:標本平均手法および加重平均手法の実装
3週目 強化学習の実装:ε-greedy手法の実装
4週目 強化学習の実装:softmax手法の実装
5週目 遅延報酬,Q-learningの実装

・講義時間外には演習室を開放しています.この開放時間を利用して,各回の演習内容の自主的な予習復習などを前提とする.
教科書
/Required Text
強化学習 Richard S. Sutton, Andrew G. Barto [著] ; 三上貞芳, 皆川雅章共訳  森北出版 2000(ISBN:4627826613)
成績評価方法
/Grading Guidelines
・レポートにより成績を評価する(100点満点で60点以上を合格とする).
・指定期日までにレポートの提出が無いものは成績評価の対象とせず不合格とする.

・各到達度目標の評価方法は次のように行う.
目標1 プログラムのソース・結果・考察を評価する.
目標2 学習実験の結果およびパラメータ選択に関する考察を評価する.
履修上の注意
/Notices
・講義「認識と学習」を履修していること.
・C言語によるプログラミングに習熟していること.
・不合格の場合は再履修とする.
教員メッセージ
/Message from Lecturer
・機械学習の理論は座学による抽象的な議論だけではその意味の理解は難しい.本演習では,実際のプログラム作成を通して一つひとつの学習・認識過程の具体的なイメージをつかむことを目標としている.
・従って,本演習では作成した学習プログラムの性能に問題があっても成績評価には影響しない.問題点があっても,これをきちんと分析・考察できているかどうかを評価するとともに,そうした能力の涵養を目指している.
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
この授業科目は情報電子工学系学科の情報システム学コースとコンピュータ知能学コースの教育目標の以下の項目に対応している.
・情報技術者[コンピュータサイエンス]情報工学の基礎知識と応用能力を身につける.
関連科目
/Related course
講義「認識と学習」では,本演習に必要な理論的事項を教授する.
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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