履修条件・関連科目等

　この科目を履修するにあたっては集合論、論理、微積の知識が必要であるが、基本的な知識で十分である。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　融通性に富み、現実的な問題に対して柔軟に対処できるような情報処理をめざすソフトコンピューティングに関する講義を行なう。特にファジィ理論について詳しく解説する。

科目目的

　新しい理論や方法を学ぶことを通し、応用への道筋を理解することを目標とする。

到達目標

　新しい理論・方法に触れ、必要に応じて応用できるような知識と力を身に付けることを目標とする。

授業計画と内容

第1回
ソフトコンピューティングとは何か？
応用例

第2回
ファジィ集合
演算/性質/分解原理と拡張原理

第3回
ファジィ関係
ファジィ数/ファジィシステム

第4回
ファジィ推論

第5回
ファジィ制御

第6回
ファジィ積分と評価

第7回
機械学習手法との融合1
クラスタリングとファジィクラスタリング

第8回
機械学習手法との融合2
決定木とファジィ決定木

第9回
機械学習手法との融合3
相関ルールとファジィ相関ルール

第10回
その他のソフトコンピューティング手法2
ニューラルネットワーク(パーセプトロン/オートエンコーダ/CNN/LSTM)

第11回
その他のソフトコンピューティング手法3
ニューラルネットワーク(自己組織化マップ/深層学習/基盤モデル)

第12回
その他のソフトコンピューティング手法1
ラフ集合

第13回
その他のソフトコンピューティング手法4
進化計算(遺伝的アルゴリズム)

第14回
その他のソフトコンピューティング手法5
時系列解析(カオス解析)

◎ 以上は目安である。また、講義時間内に演習も行う。

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

　指示された予定の内容について予習をしておく。また復習を行い疑問点を持ち越さないようにすること。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

ソフトコンピューティング技術を含む人工知能システムに関する研究開発を製造メーカ企業で行う。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

講義で紹介する手法に関する企業における応用例を紹介する。

テキスト・参考文献等

なし

その他特記事項

参考URL