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授業情報／Course information

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2019/01/02 現在

授業基本情報
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授業評価詳細情報

授業基本情報

科目名（和文）／Course	人工知能プログラミング
科目名（英文）／Course
時間割コード／Registration Code	22270701
学部（研究科）／Faculty	情報工学部
学科（専攻）／Department	情報システム工学科
担当教員（○：代表教員）／Principle Instructor （○） and Instructors	○菊井　玄一郎
オフィスアワー／Office Hour	菊井　玄一郎(火曜５時限，2606室)
開講年度／Year of the Course	2018年度
開講期間／Term	第4クォーター
対象学生／Eligible Students	3年次生
単位数／Credits	1.0

授業概要情報

更新日／Date of renewal	2018/03/14
使用言語／Language of Instruction	日本語
オムニバス／Omnibus	該当なし
授業概略と目的／Cource Description and Objectives	機械学習を中心に統計的推測を行うアルゴリズムについて学ぶ．次の3つの手法の理解を目標とする．１）サポートベクトルマシン２）ナイーブベイズ３）ニューラルネット（特に多層パーセプトロン）
履修に必要な知識?能力?キーワード／Prerequisites and Keywords	ソフトウエア演習Ｉ，ＩＩの単位は取得済であること．データ構造とアルゴリズム，人工知能，統計工学を履修している，あるいは，履修済みレベルの知識を持っていることが望ましい．
履修上の注意／Notes	本講義の内容は知能プログラムイング演習において演習を行う．従って「知能プログラミング演習」の履修を強く進める．授業は教員による一方的な説明ではなく，学生との対話を重視する．積極的に発言すること．筋が通っていれば間違えていても構わない．むしろ間違いを歓迎する．
教科書／Textbook(s)	教科書はない．資料を配布（専用ウエブサイトに）する．
参考文献等／References
自主学習ガイド／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework	必ずプログラムを作成すること．
資格等に関する事項／Attention Relating to Professional License
備考／Notes

授業計画詳細情報

No.	単元（授業回数）／Unit (Lesson Number)	単元タイトルと概要／Unit Title and Unit Description	時間外学習／Preparation and Review	配布資料／Handouts
1	1	[pythonによるデータの扱い] pythonの概要とpythonによるデータ表現について学ぶ．
2	2-3	[SVMによる分類学習] SMV(サポートベクトルマシン)による教師有り分類について学ぶ．
3	4	[ナイーブベイズ] ナイーブベイズについて学ぶ．
4	5-7	[ニューラルネット] ニューラルネットの基本としてＭＬＰ(多層パーセプトロン）について学ぶ．
5	8	[試験] 試験を行う

授業評価詳細情報

到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints

No.	到達目標／Learning Goal	知識?理解／Knowledge & Undestanding	技能?表現／Skills & Expressions	思考?判断／Thoughts & Decisions	伝達?コミュニケーション／Communication	協働／Cooperative Attitude
1	SVMの原理が説明できる．	○	○	○
2	ナイーブベイズの原理が説明できる．	○	○	○
3	多層パーセプトロンの学習と予測の方法が説明できる	○	○	○

成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement

※出席は2/3以上で評価対象となります。

No.	到達目標／Learning Goal	定期試験／Exam.	受講態度
1	SVMの原理が説明できる．	○	○
2	ナイーブベイズの原理が説明できる．	○
3	多層パーセプトロンの学習と予測の方法が説明できる	○	○

評価割合（％）／Allocation of Marks		60	40

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