シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
知識創産システム論１ | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ １ | ||
| 開講年度 /Academic year |
2016年度 | 開講年次 /Year offered |
全年次 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程、博士後期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
選択科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
社会知能情報学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
植野 真臣 | ||
| 居室 /Office |
西10-432 | ||
| 公開E-mail |
ueno@ai.is.uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
http://www.ai.is.uec.ac.jp/ | ||
| 更新日 /Last update |
2016/02/17 14:50:54 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 講義の狙い、目標 | 人工知能の最先端技術であるベイジアンネットワークの基礎、アルゴリズムについて学習する。 |
|---|---|
| 内容 |
人工知能の最先端技術であるベイジアンネットワークの基礎とアルゴリズムを学ぶ。 １．ベイジアンネットワークの概要と紹介 ２．確率 ３．ビリーフとベイズ統計 ４．グラフ理論 ５．ベイジアンネットワークモデルの定義と性質 ６．変数消去アルゴリズム ７．ジョインツリーアルゴリズム ８．高速化の工夫 ９．ベイジアンネットワーク学習 |
| 教科書、参考書 | ベイジアンネットワーク、植野真臣、コロナ社 |
| 予備知識 | 確率、統計 |
| 演習 | 授業で適時、演習問題を出します。 |
| 成績評価方法 および評価基準 |
演習問題、レポート、課題プログラムよって評価する |
| その他 /Others |
出席点をとります。 |
| キーワード /Keywords |
ベイジアンネットワーク、人工知能、アルゴリズム、ベイズ統計、グラフ理論 |