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) |
システム設計特論１ | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Advanced System Design I | ||
| 科目番号 /Code |
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| 開講年度 /Academic year |
2020年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 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 | ||
| 開講学科・専攻 /Cluster/Department |
情報学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
大須賀 昭彦、清 雄一 | ||
| 居室 /Office |
西10-731 | ||
| 公開E-Mail |
ohsuga@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last updated |
2020/02/21 15:28:04 | 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 /Topic and goals |
インターネットなどのオープンなネットワーク上で柔軟に振る舞うソフトウェアを構築する技術として、エージェント技術が注目されている。本講義では、エージェントとは何であり、どのような技術から構成されるのか、なぜそれが必要とされ、どのように活用されるのかなどを社会のニーズと技術の両面から学ぶ。講義後、エージェントに関わる基本概念を修得し、最新の学術文献についても解説等を併用しながら理解できるレベルに到達することを目指す。 Agent technology is attracting attention as a technology to construct software that behaves flexibly on an open network such as the Internet. In this course, you learn what is an agent, what kind of technology it comprises, why it is needed and how it is utilized, from the both viewpoints of the needs of society and the technology. After taking this course, you are expected to acquire basic concepts related to agents and reach the level at which you can read the latest academic literature with commentary. |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites |
特にない。 None particularly. |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目 /Recommended prerequisites and preparation |
Java、Prologに関する知識を修得していることが望ましいが、必須ではない。 It is desirable that you have acquired knowledge about Java and Prolog, but it is not essential. |
| 教科書等 /Course textbooks and materials |
教科書は使用しない。参考書や参考文献は必要に応じて指示する。 We do not use textbooks. Refer to the reference books and references as necessary. |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
【講義の内容】 第１回：イントロダクションとしてエージェント技術の概要、応用例などを学ぶ 第２回：オブジェクト指向からエージェント指向へのパラダイムシフトの観点からエージェントの位置づけを学ぶ 第３回：自律エージェントの基礎技術１（プランニング、情報推薦システム） 第４回：自律エージェントの基礎技術２（機械学習） 第５回：自律エージェントの基礎技術３（強化学習） 第６回：マルチエージェントの基礎技術１（エージェント対話言語、協調プロトコル） 第７回：マルチエージェントの基礎技術２（ゲーム理論、オークション理論） 第８回：scikit-learnによる教師あり学習のプログラミング１ 第９回：scikit-learnによる教師あり学習のプログラミング２ 第１０回：Open AI gymによる強化学習のプログラミング 第１１回：kerasによる深層学習のプログラミング 第１２回：scikit-learnによる教師なし学習のプログラミング 第１３回：kerasによる畳込みニューラルネットワークのプログラミング 第１４回：敵対的生成ネットワークのプログラミング 第１５回：深層強化学習のプログラミング なお、上記は事前に想定した内容であり、最新の研究動向、受講者の興味・理解度に応じて順序を変更したり、内容を追加・変更・省略する可能性がある。 【持参すべきもの】筆記具（演習の用紙は授業中に配布する） 1st: Learning the outline and application examples of agent technology 2nd: From the viewpoint of paradigm shift from object-oriented to agent-oriented, learning the significance of agent technology 3rd: Fundamental techniques for autonomous agents 1 (planning, recommnder systems) 4th: Fundamental techniques for autonomous agents 2 (machine learning) 5th: Fundamental techniques for autonomous agents 3 (reinforcement learning) 6th: Fundamental techniques for multiagent systems 1 (communication language, communication protocol) 7th: Fundamental techniques for multiagent systems 2 (game theorym, auction theory) 8th: Implementation of supervised learning 1 9th: Implementation of supervised learning 2 10th: Implementation of reinforcement learning 11th: Implementation of deep learning 12th: Implementation of unsupervised learning 13th: Implementation of convolutional neural networks 14th: Implementation of generative adversarial networks 15th: Implementation of deep reinforcement learning |
| 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） /Preparation and review outside class |
予習・復習は不要。レポート作成、課題発表の準備には一定の時間を要する。 Preliminary review and review are unnecessary. It takes a certain time to prepare for report preparation and assignment presentation. |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） /Evaluation and grading |
評価方法：演習、レポート、課題発表により総合評価する(演習50%、レポート・課題発表50%) 評価基準：エージェント技術の特徴、基本技術の内容、応用事例をほぼ理解していること。 Evaluation method: Comprehensive evaluation by exercises, reports, and assignment presentation (exercise 50%, report · task presentation 50%) Evaluation criteria: To understand the characteristics of agent technology, contents of basic technology and application examples almost. |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
西10-731号室・火曜・４時限。この時間に都合がつ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。 Room 731 on the 7th floor of IS Building, Tuesday 4th period. If it is not convenient for this time, take an appointment separately by e-mail or telephone. |
| 学生へのメッセージ /Message for students |
この講義では、人工知能技術、エージェント技術、セマンティックWeb技術の基礎を学んだ上で、それらの技術を応用していかに知的でかつ柔軟にふるまうソフトウェアを構築するかについて具体例を見ながら勉強します。 In this course, after learning the basics of the artificial intelligence technology, the agent technology, and the semantic web technology, you study using concrete examples how to build software that intelligently and flexibly behave by applying these technologies. |
| その他 /Others |
必要に応じて講義内容に関わる演習を行う。内容は、講義で説明した事項の理解度を確認するものや意見を求めるものである。 You take exercises related to the course contents as necessary. Their purpose is to confirm the degree of comprehension of the items explained in the course and to ask opinions. |
| キーワード /Keyword(s) |
エージェント、自律エージェント、マルチエージェント、モバイルエージェント、人工知能、機械学習、強化学習、セマンティックWeb、LOD Agent, Multiagent, Autonomous Agent, Mobile Agent, Artificial Intelligence, Machine Learning, Reinforcement Learning, Semantic Web, Linked Open Data |