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授業科目名知能システム工学特論第二
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:知能システム工学特論第一を履修していることが望ましい.
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。ベイジアンネットワーク(BN)のパラメータ学習と構造学習が中心となるが,後半では,履修者にBNの応用システムの文献を読んで紹介してもらう予定。
授業計画第1回 BN基礎の復習

第2回 BNのパラメータ学習(1)

第3回 BNのパラメータ学習(2)

第4回 BNのパラメータ学習(3)

第5回 演習1

第6回 BNの構造学習(1)

第7回 BNの構造学習(2)

第8回 BNの構造学習(3)

第9回 演習2

第10回 classifierとしてのBN

第11回 BNの応用(1)

第12回 BNの応用(2)

第13回 BNの応用(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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