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) |
人工知能と複雑ネットワーク | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Artificial Intelligence and Complex Network | ||
| 科目番号 /Code |
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| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 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 |
大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅱ | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
情報学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
○栗原 聡 | ||
| 居室 /Office |
東2-413 | ||
| 公開E-mail |
kuri@is.uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
http://www.ni.is.uec.ac.jp/ | ||
| 更新日 /Last update |
2019/03/19 18:47:44 | 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） |
インターネットの急成長やユビキタス情報基盤の拡充，そして携帯端末の普及 や様々なソーシャルメディアの登場に伴い，あらゆる人と物がネットワーク化 され，実環境とネット世界とが融合された複雑な社会情報環境が現実になろう としている．この新しい環境は，大規模な複雑ネットワーク構造を有し，その 構造が常に拡大し変化し続ける「動的複雑システム」である．本講義では，社 会システムやサイバー空間そして脳などを代表とする「動的かつ大規模な動的 複雑環境」を理解・制御・構築することや，動的複雑環境において高い適応性 を有するレジリエントなシステムを構築するために必要となる，様々な計算パ ラダイムや技術・手法の土台となる【人工知能】や【創発型計算技術】，そし て【ネットワーク科学】等の基礎を学ぶことを目的とする． |
|---|---|
| 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） |
情報リテラシー |
| 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） |
データ構造をアルゴリズム |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
参考図書： ・エージェントアプローチ人工知能，S.J.Russell等著，古川康一監訳，共立出版 ・複雑ネットワークの科学，増田直紀ら著，産業図書 ・群知能とデータマイニング，Ajith Abraham等著，栗原 聡・福井健一訳， 東京電機大学出版局，等 |
| 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） |
基本的に以下で進める予定です。 （１）導入・人工知能とは 歴史など （２）古典的ネットワーク パス長 クラスタ係数など （３）複雑ネットワーク 完全グラフからスケールフリーまで頂点非活性化法も ネットワーク総括 （４）コミュニティ抽出・分析 （５）ネットワーク探索 （６）ソーシャルコンピューティング （７）情報推薦 （８）ネットワークツール 分析課題 （９）データ構造、モデル化 （１０）学習１ （１１）学習２ （１２）マルチエージェント （１３）制約充足 （１４）アフォーダンス （１５）最終レポート |
| 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） |
関連資料などの参照 |
| 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） |
・授業への参加度 ・毎回ではありませんが、レポート課題を出します ・ネットワーク解析ツールなどを利用したデータ分析をまとめる課題を出す予定です ・分析結果や、レポートについてプレゼンしていただくことも予定してます これらを基に成績を出すこととします。 |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
月曜4限 |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
授業を通して，人工知能，ネットワーク科学も面白さを知って欲しい． |
| その他 /Others |
特にありません． |
| キーワード /Keywords |
人工知能，創発計算，ネットワーク科学 |