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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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李 吉屹／古屋 貴彦
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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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| TCS320 | 1 | (未登録) | 3 | 後期 | 水 | IV | ||||||||
| ［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2/3において、シミュレーターと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1/3では、データ解析の基本的な技術について演習を通して習得する。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］ | ||||||||||||||
| 以下の項目を演習を通して体験的に学習する。 １．人工知能に関する応用問題。（レベル３） 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。（レベル３） ３．データ解析で用いるスクリプト言語とツール。（レベル３） ４．回帰分析 （レベル２） ５．アンサンブル学習．（レベル２） ６．分類問題 （レベル２） ７．探索的データ解析 （レベル２） |
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| ［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。 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。 |
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| ［評価方法・評価基準］ | ||||||||||||||
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| ［教科書］ | ||||||||||||||
| (未登録) | ||||||||||||||
| ［参考書］ | ||||||||||||||
| ［講義項目］ | ||||||||||||||
| 第１回 迷路を解くプログラム 第２回 機械学習手法で迷路を解くプログラム 第３回 シミュレーター上での、ライントレーサーの製作 第４回 シミュレーター上での、機械学習版ライントレーサーの製作 第５回 色センサーを併用したライントレーサーの製作 第６回 ロボットモデルの製作 第７回 プログラムの移植とセンサー類の動作確認 第８回 ライントレーサーロボットの試行 第９回 ライントレーサーロボットコンテスト 第１０回 コンテストとまとめ 第１１回 Pythonプログラミング 第１２回 データ解析に関する技術の初歩 第１３回 データ解析コンテスト練習 第１４回 データ解析コンテスト練習(続き) 第１５回 報告会 |
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| ［教育方法］ | ||||||||||||||
| --令和２年度注意事項-- 本演習の１〜５回目と１１〜１５回目はオンライン方式にて実施する． ６〜１０回目は原則，対面方式にて実施する． ６〜１０回目は受講人数が教室の収容人数を上回るので，実施時間を複数設けることで受講人数を分散させる．そのため，受講者の一部は水曜IV限以外の時間に本演習を受講する可能性がある． --毎年度共通-- 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。 授業に先立ち、受講者は、事前に公開されている配布資料と説明動画を閲覧することにより、次回の演習内容および課題について理解する。授業では、受講者は、配布資料において指示されたプログラミングの課題に取り組む。担当教員とティーチングアシスタントは、授業中に巡回し、受講者からの質問に随時答える。 |
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| ［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。 http://moodle.yamanashi.ac.jp/ |
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