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授業科目名知能システム工学特論第一
配当年次1年次配当
単位数2単位
授業担当教員坂根 茂幸
教員カナ氏名サカネ シゲユキ
履修条件:特になし
科目の目的・到達目標知能システム工学は、人間の知的活動としての認識、推論、計画、学習などの諸機能を人工的なシステムとして実現することを目指している。知能システム工学の学習の一環として、環境や人間を含む多様なシステムの不確実な情報構造をモデル化し、推論を行う技術を中心に理解を深める。
授業の概要環境や人間を含む多様なシステムの不確実な情報構造をモデル化し推論を行うための代表的な技術を取り上げ、国内外の文献の紹介、および、演習を通して理解を深める。本年度は,ベイジアンネットワークを用いる不確実な情報構造のモデル化と、それに基づく推論の基礎技術を学習する。計算センタでmatlabを使う演習も行う予定である。
授業計画第1回 イントロダクション

第2回 条件付き確率,ベイズ規則,条件付き独立

第3回 因果ネットワークとd分離

第4回 ベイジアンネットワーク(BN),チェインルール

第5回 演習1

第6回 BNの構造

第7回 BNの条件付き確率 

第8回 演習2

第9回 モデル化の方法

第10回 結合木アルゴリズム(1)

第11回 結合木アルゴリズム(2)

第12回 確率的シミュレーション

第13回 演習3

第14回 まとめ
評価方法成績は、出席日数、レポートなどを総合して評価する。
テキスト・参考文献等必要に応じてプリントを配布する。

参考書:Finn V.Jensen, Thomas D.Nielsen, Bayesian Networks and Decision Graphs (2nd Edition), Springer-Verlag, 2007. その他、授業の中で紹介する。

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