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) |
進化計算論 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Evolutionary Computation | ||
| 科目番号 /Code |
COM603a | ||
| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
3 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
専門科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
Ⅰ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
髙玉 圭樹 | ||
| 居室 /Office |
西6-307 | ||
| 公開E-mail |
ec@cas.lab.uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
随時公開 | ||
| 更新日 /Last update |
2019/03/08 06:26:04 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
(a)主題： 現実の自然や社会の現象は複雑な要因が関連しあって起きます．人間も自然や社会現象とはレベルが異なりますが，神経などの複雑な相互作用が起こっています．そのような複雑な要因を整理し，単純化したものが「モデル」です．この授業では，このようなモデルを新たな人工知能(Artificial Intelligence)の1つである進化計算と複雑系(complex system)を通して学びます． (b)達成目標： 進化計算と複雑系の講義と，コンピュータを用いたモデル化とシミュレーションを通じて，種々の諸現象の性質を，体験的かつ構成的に理解することを目指します． |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
コンピュータリテラシー，基礎プログラミングおよび演習 Computer Literacy, Fundamental Programming |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
アルゴリズムとデータ構造論，アルゴリズムとデータ構造並びに同演習 Algorithms and Data Structures, Exercises in Algorithms and Data Structures |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
毎回資料を配りますが，下記は講義内容の理解を深めるために役立ちます． ・J. フィンレー/A．ディックス: 「人工知能入門」, 2006 ・上田 完次，下原 勝憲，伊庭 斉志 (編著): 「人工生命の方法 - そのパラダイムと研究最前線 -」，工業調査会 (1995)． ・北野 宏明 (編著): 「遺伝的アルゴリズム」，産業図書 (1993)． |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
前半は人間のモデルとして進化計算の関する基礎知識を講義し，後半は自然や社会現象のモデルとして複雑系に関する講義を行います．また，授業の最後の方では，授業中に取り上げた題材から自由にテーマを選び，独自のモデルを構築し，計算機上に実装してその挙動を考察するプロジェクトワークを行い，成果発表ならびにレポート提出をしてもらいます． 授業全体の大まかな流れは以下の通りです． 第１回：イントロダクション／モデルとは? 第２回：人工知能の基礎 第３回：複雑系とは? 第４回：遺伝的アルゴリズム 第５回：遺伝的プログラミング 第６回：セルラーオートマトン 第７回：L-System 第８回：人工生命(Boid，人工進化) 第９回：人工生命(Tierra) 第１０－１５回：プロジェクトワークおよび発表会 |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
毎回講義資料を配るため，予習よりも講義後の復習を重点的に行って下さい． なお，プロジェクトワークの準備および発表に関わる資料の作成は授業時間外で行うことになります． |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
プロジェクトワーク５０％(成果発表２５％，レポート内容２５％)，試験５０％を成績評価におけるウエイトの目安とし，総合的に評価します．この評価方法で６割以上の評点を得ることを，単位認定の基準とします．合格最低達成基準としては，進化計算と複雑系をほぼ理解でき，そのアルゴリズムを概念だけでなくプログラミングできることが求められます． |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
西6号館 307号室 金曜日 2時限 この時間に都合が付かない場合には、メールや電話などにより別途アポイントメントを取ること。 |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
あるシステムのモデルを作り，その性質を考察することは，物理・生物・社会・経済系など，実に多様な対象の研究に直接応用が可能です．授業で紹介する各種の定理や手法を理解することはもちろんですが，それに留まらず，それらを実際に身近なシステムの考察に応用することの面白さを経験してください．また，実際に手を動かしてコードを書き，自分独自のモデルを作り動かす経験を通じて，この「面白さ」を１人でも多くの学生諸君に経験してもらえればと思います． |
| その他 /Others |
なし |
| キーワード /Keywords |
モデル，シミュレーション，創発，複雑系，進化計算，人工知能 |