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授業科目名
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担当教員
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知的システム演習
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松吉 俊
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時間割番号
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単位数
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コース
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履修年次
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期別
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曜日
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時限
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273123 | 1 | CS,G過年度生 | 3 | 後期 | 火 | III | ||||||||
[概要] | ||||||||||||||
人工知能に関する概念と技術について、実際にプログラミングを行い演習課題に取り組むことにより学習する。授業の約4/5において、ロボットを用いた演習を通して機械学習手法について体験的に習得する。残り1/5では、大量の言語データを扱うための自然言語処理技術について習得する。この授業は、講義「知的システム I」および「知的システム II」に対する演習科目という位置付けにある。 | ||||||||||||||
[具体的な達成目標] | ||||||||||||||
1.人工知能に関する応用問題について演習を通して体験的に学習する。<BR>2.知的問題解決手法としての機械学習の概念とプログラミング方法論について修得する。<BR>3.自然言語処理で用いられる基本的な考え方と技術を習得する。 | ||||||||||||||
[必要知識・準備] | ||||||||||||||
対象学生は、計算機の使い方(特に、Linuxオペレーティングシステム上の代表的なソフトウェアの使い方)を修得済みであること。<BR>また、本授業は、講義「知的システムI」と「知的システムII」の演習であるため、それらを履修申告済みか、既に履修済みであること。 | ||||||||||||||
[評価方法・評価基準] | ||||||||||||||
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[教科書] | ||||||||||||||
[参考書] | ||||||||||||||
[講義項目] | ||||||||||||||
第1回.機械学習のアルゴリズム<BR>第2回.機械学習手法で迷路を解くプログラム (理論)<BR>第3回.機械学習手法で迷路を解くプログラム (実装)<BR>第4回.シミュレーターでのライントレーサーの製作 (理論と実装)<BR>第5回.シミュレーターでのライントレーサーの製作 (性能評価)<BR>第6回.シミュレーターコンテスト<BR>第7回.ロボットモデルの製作<BR>第8回.機械学習版ライントレーサーの製作 (理論と実装)<BR>第9回.機械学習版ライントレーサーの製作 (性能評価)<BR>第10回.nxtOSEKへの移植 (理論と実装)<BR>第11回.nxtOSEKへの移植 (性能評価)<BR>第12回.実機コンテスト<BR>第13回.コーパスに基づく分析<BR>第14回.情報検索I (索引付け)<BR>第15回.情報検索II (順位付けとフィルタリング) | ||||||||||||||
[教育方法] | ||||||||||||||
本授業の前半では、コンピュータとレゴロボットを使用して演習を行う。後半では、コンピュータを用いて演習を行う。<BR>冒頭に担当教員がその回の演習内容および課題について説明する。その後、受講者は、この説明に基づいて、プログラミングの課題に取り組む。このとき、担当教員やティーチングアシスタントが巡回して、受講者からの質問に随時答える。 | ||||||||||||||
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応] | ||||||||||||||
(未登録) | ||||||||||||||
[その他] | ||||||||||||||
本授業では、山梨大学 e-Learning システム(Moodle)を使用します。<BR>http://moodle.yamanashi.ac.jp/ |