開設年度 | 2016 年度 |
科目コード | T202018 |
授業コード | T20201801 |
授業科目名 | 都市知能情報論 |
同上英語名 | Human Centered Modeling of Urban Systems |
単位数 | 2.0 単位 |
開講学科 | 工学研究科建築・都市科学専攻(都市環境システムコース) (T212) |
開放区分 | |
担当教員 | 荒井 幸代 |
開講時限・ 講義室等 | 前期金曜5限 工 17号棟 215教室 |
科目区分 (詳細表) |
- 2016年入学生:
- 選択科目S30(T211:工学研究科建築学コース(前期), T212:工学研究科都市環境システムコース(前期), T221:工学研究科デザイン科学コース(前期), T231:工学研究科機械系コース(前期), T232:工学研究科電気電子系コース(前期), T233:工学研究科メディカルシステムコース(前期), T241:工学研究科共生応用化学コース(前期))
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シラバス | - [授業の方法]
- 講義
- [受入人数]
- 20名程度
- [受講対象]
- 自学部他学科生 履修可,他学部生 履修可,科目等履修生 履修可;●受講者の都合を勘案し,時間を前倒しにすることもある。
- [授業概要]
- 27年度は,スマート化技術の中心となる人工知能,機械学習を理解するための基礎,および最新の研究に触れる.基礎から解説し,電力,エネルギーマネジメント,防災,避難計画への応用可能性を示す.
- [目的・目標]
- AIで何ができそうかを自分なりに考えられるレベルになること.
- [授業計画・授業内容]
- AIのうち,Machine learning(機械学習)を中心に扱う.具体的には,強化学習と統計的学習.それぞれに対して,ゲーム理論,情報理論,ネットワーク科学などの知見を導入した最新の研究を紹介する.
- イントロダクション
- 行動計画1:Dynamic Programming
- 行動計画2:Temporal Difference, Actor-Critic
- 行動計画3: Q-learning, Sarsa
- 認識と識別1:Pattern Recognition
- 認識と識別2:Pattern Classification
- 認識と識別3:Artificial Neural Network
- 認識と識別4:Deep Learning
- 知識管理1:Knowledge Management 1
- 知識管理2:Knowledge Management 2
- 合意形成 :Negotiation
- 応用紹介
- 応用紹介
- 応用紹介
- まとめ
- [キーワード]
- 人間の行動計画,認識,認知科学,意思決定,強化学習,ゲーム理論,最適化
- [教科書・参考書]
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- [評価方法・基準]
- レポート(各受講者の関連分野と本講義の接点の論文を指定するので,それについてのpptを作成)
- [関連科目]
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- [履修要件]
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- [備考]
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関連URL |
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備考 | |