| 授業の目標と概要 |
ソフトコンピューティングとは，従来の計算手法では扱いが難しい不正確・不確実な要素を許容して，問題を解決するための計算手法を包括した研究分野です．
ソフトコンピューティング技術を用いることで，あいまいな情報や不完全な情報，また，状況によって変化する情報を，柔軟に処理することができます．
この授業では，ソフトコンピューティングの代表的な計算手法である，ファジィ理論，ニューラルネットワーク，遺伝的アルゴリズムの基礎と計算機上での実装について学び，また，これらの
手法がどのように応用されるのかを学びます．
|
履修上の注意
(準備する用具・
前提とする知識等)
|
・数学の基本的な知識，プログラミング能力が必要です
・5年前期の人工知能（選択）を受講しておくと，より理解を深めることができると思います（人工知能の履修は必須ではありません）
・授業中に3回のプログラミング課題，また，理解度に応じて適宜レポートを課すので，課題，レポートは必ず提出してください
|
| 到達目標 |
1. ニューラルネットワーク，遺伝的アルゴリズム，ファジィ理論の基礎知識を理解し，説明できる
2. ニューラルネットワーク，遺伝的アルゴリズム，ファジィ制御を計算機上で実装できる
3. ソフトコンピューティングの応用事例を理解し，説明できる
|
| 成績評価方法 |
合否判定は2回の試験の得点と，プログラミング課題の得点で行う
・中間試験と期末試験の平均点の70% + プログラミング課題の評価点の30% が 60点以上であれば合格
・合否判定で不合格だった場合には，プログラミング課題が全て提出されていることを条件として60点満点で再試験を行う
最終評価は 合否判定での得点 + 授業中で課すレポートの評価(±10点) で算出する
|
| テキスト・参考書 |
教科書：萩原将文，ニューロ・ファジィ・遺伝的アルゴリズム，産業図書
参考書：本多中二他著，ファジィ工学入門，海文堂
参考書：馬場則夫他著，ソフトコンピューティングの基礎と応用，共立出版
参考書：日本ファジィ学会編，ファジィとソフトコンピューティングハンドブック，共立出版
参考URL：がんばれ森川くんの遺伝子くん https://www.1101.com/morikawa/index_AI.html
その他，適宜，資料を配布する
|
| メッセージ |
・コンピュータがあいまいな情報も取り扱うことができる，というところが，ソフトコンピューティングの面白さだと考えています．
・学生のみなさんにもソフトコンピューティングの面白さを是非知ってほしいので，積極的に授業に参加してほしいと思います．
|
| 授業の内容 |
授業項目 | 授業項目ごとの達成目標 |
1. 授業のガイダンス，ソフトコンピューティングの概要(1回)
2. ファジィ理論の概要，ファジィ集合(1回)
3. ファジィ数(1回)
4. ファジィ関係と合成(1回)
5. ファジィ推論(1回)
6. ファジィ制御(1回)
7. ファジィ制御の実装(1回)
|
1. ソフトコンピューティングの概要を説明できる
2. ファジィ理論の概要を説明できる．ファジィ集合の演算ができる
3. ファジィ数の演算ができる
4. ファジィ関係とその合成について説明できる
5. ファジィ推論について説明できる
6. ファジィ制御について説明できる
7. ファジィ制御を計算機上で実装できる
|
| 後期中間試験 |
実施する
|
1. ニューラルネットワークの概要(1回)
2. 誤差逆伝播法(1回)
3. ニューラルネットワークの実装(1回)
4. 遺伝的アルゴリズムの概要(1回)
5. 選択・交叉・突然変異(1回)
6. 遺伝的アルゴリズムの実装(2回)
|
1. ニューラルネットワークの概要を説明できる
2. 誤差逆伝播法を説明できる
3. ニューラルネットワークを計算機上で実装できる
4. 遺伝的アルゴリズムの概要を説明できる
5. 選択・交叉・突然変異操作を説明できる
6. 組合せ最適化問題を解くための遺伝的アルゴリズムを計算機上で実装できる
|
| 後期期末試験 |
実施する
|