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授業情報/Course information

科目一覧へ戻る 2020/04/02 現在

授業基本情報
科目名(和文)
/Course
システム工学
科目名(英文)
/Course
Systems Engineering
時間割コード
/Registration Code
22140301
学部(研究科)
/Faculty
情報工学部
学科(専攻)
/Department
情報システム工学科
担当教員(○:代表教員)
/Principle Instructor (○) and Instructors
但馬 康宏
オフィスアワー
/Office Hour
但馬 康宏(水曜2限)
開講年度
/Year of the Course
2019年度
開講期間
/Term
第2クォーター
対象学生
/Eligible Students
2年次生(平成26年度以前入学生)
単位数
/Credits
2.0
授業概要情報
更新日
/Date of renewal
2019/03/06
使用言語
/Language of Instruction
日本語
オムニバス
/Omnibus
該当なし
授業概略と目的
/Cource Description and Objectives
画像認識?音声認識?機械翻訳などの複雑な人工知能システムを実現するため,昔は,あらかじめ専門家が様々な場合を想定して,if A and B then C という「ルール」を多数書き下すことによりプログラムを作成していた.これをルール?ベースという.しかし,この論理的アプローチでは,多数のルールを全て人間が直接書き下さなければならないので実装が面倒である.また,知識を表現する場合にも,YES/NO しか許されず,「その可能性は高いけど,確実にそうとは言えない」と言った曖昧さを表現できない.そのせいで,ルール?ベースによる人工知能の実現は大変難しいことがわかってきた.そこで最近は,大量のデータを集め,それを「統計解析」したり「機械学習」することで,人間があれこれ細かい指示を行わなくても,それなりに挙動するシステムを簡単に実現できる統計的アプローチが主流となっている.この授業では,この「統計解析」や「機械学習」の基本を学ぶ.
履修に必要な知識?能力?キーワード
/Prerequisites and Keywords
大学の基本的な数学(線形代数,微分,確率統計)
履修上の注意
/Notes
教科書
/Textbook(s)
なし.講義資料を配布します.
参考文献等
/References
授業の中で紹介します.
自主学習ガイド
/Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework
授業の最初に前回の復習と