開講年度
開講学部等
2025
工学部
開講学期
曜日時限
授業形態
AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期
火9～10
講義
時間割番号
科目名[英文名]
使用言語
単位数
1061530490
ソフトコンピューティング[Soft computing]
日本語
2
担当教員（責任）[ローマ字表記]
メディア授業
間普 真吾[MABU Shingo]
ー
担当教員[ローマ字表記]
間普 真吾 [MABU Shingo]
特定科目区分
対象学生
対象年次
3～
ディプロマ・ポリシーに関わる項目
カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
メディア授業
×
メディア授業とは，メディアを利用して遠隔方式により実施する授業の授業時数が，総授業時数の半数を超える授業をいいます。
メディア授業により取得した単位は，卒業要件として修得すべき単位のうち60単位を超えないものとされています。
授業の目的と概要
ソフトコンピューティングとは、与えられた教師データから入出力関係を学習するニューラルネットワーク、あいまい情報を取り扱うファジイ理論、報酬による試行錯誤学習に基づき目的を達成する強化学習、複雑環境下での最適解の探索を行う進化論的計算手法等の総称である。本講義を通じて、コンピュータの知能化技術に関する知識を修得する。
授業の到達目標
・ソフトコンピューティング技術（ニューラルネットワーク、ファジィ、強化学習、進化論的計算手法）を理解し、説明できる。
・各ソフトコンピューティング技術の学習アルゴリズムからどのような応用が可能か、実世界の問題例と解決方法をイメージできる。
授業計画
【全体】
ソフトコンピューティングの下記の４項目についてその理論と応用について講義する。
１）ニューラルネットワークの学習理論
２）ファジイ理論（自然界のあいまいな情報の処理法）
３）強化学習（生体の行動学習法）
４）進化論的計算手法（最適化問題の解法）
項目
内容
授業時間外学習
備考
第1回
ソフトコンピューティングの概観
ソフトコンピューティングの歴史や研究事例
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第2回
ニューラルネットワーク（１）
神経細胞とニューロンモデル
パーセプトロンと学習
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第3回
ニューラルネットワーク（２）
動径基底関数ネットワークと最急降下法
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第4回
ニューラルネットワーク（３）
多層パーセプトロン
誤差逆伝播法
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第5回
ニューラルネットワーク（４）
階層型ニューラルネットワークの応用
学習効率を高める方法
汎化能力と過学習
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第6回
ニューラルネットワーク（５）
時系列データ予測
深層学習
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第7回
ニューラルネットワーク（６）
相互結合型ニューラルネットワーク
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第8回
ファジイ理論
ファジイの基礎
ファジイ集合とメンバーシップ関数
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第9回
ファジイ推論
Min-Max重心法
ファジイの応用
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第10回
強化学習（１）
強化学習の基礎
マルコフ性
マルコフ決定過程
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第11回
強化学習（２）
状態価値関数
状態行動価値関数
行動方策
TD学習
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第12回
強化学習（３）
Q学習
Sarsa学習
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第13回
進化論的計算手法（１）
遺伝的アルゴリズムの理論
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第14回
進化論的計算手法（２）
遺伝的アルゴリズムの応用
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第15回
様々な最適化アルゴリズム
アントコロニー最適化
粒子群最適化
予習・復習（学修時間の目安：4時間以上）
第16回
期末テスト
授業内容に関する筆記試験
授業内容の復習（学修時間の目安：4時間以上）
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --% B: --% C: --% D: --%
成績評価法
宿題（複数回）20％、中間テスト40％、期末テスト40％で評価します。欠席4回以上は欠格として扱います。
教科書にかかわる情報
備考
ソフトコンピューティングに関するパワーポイント資料を配布する。
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
キーワード
ニューラルネットワーク、階層型、相互結合型、誤差逆伝播法、連想記憶、組合せ最適化問題、ファジィ、強化学習、進化論的計算手法、遺伝的アルゴリズム
持続可能な開発目標（SDGs）
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
関連科目
人工知能、データサイエンス技術、データサイエンス技術演習
履修条件
連絡先
email:mabu@yamaguchi-u.ac.jp
知能情報研究棟5階503号室
オフィスアワー
在室時の対応が可能であるが、事前のメール連絡が望ましい。
ページの先頭へ