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ソフト・コンピューティングとは，不確実性を許容することで扱いやすさ・頑健性・低コスト性などを目指す知的情報処理の考え方です。その技術は，機械学習・人工知能・最適化・ファジイ・メタヒューリスティクスなど多岐にわたります。本講義ではソフト・コンピューティングの考え方と理論・技法を学ぶとともに，具体的アルゴリズムの理解によって，さまざまな工学分野に表れる問題解決の方法論とシステム構築方法を学びます。
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1. ソフトコンピューティング概論
2. ファジイ理論
3. ファジイ制御とその応用
4. 強化学習(1)
5. 強化学習(2)
6. 遺伝的アルゴリズム
7. 遺伝的プログラミング
8. 進化アルゴリズムとその応用
9. カオス理論
10. 複雑系カオスとその応用
11. ハイブリッドアプローチ
12. 群知能
13. リザバーコンピューティング
14. 量子計算
15. まとめ，これからのソフト・コンピューティング
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予習：毎回の最後に示す次回内容のキーワードについて用語の意味と関連分野がわかる程度に調べておくと理解が深まります。
復習：授業資料にそって講義内容を復習してください。
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ソフト・コンピューティングの技法を理解し，自ら実装できるようになる準備とする。人工知能と機械学習の基本的な考え方を理解し，研究に生かせるようになる。
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【成績評価の基準表】
| 秀(S) | 優(A) | 良(B) | 可(C) | 不可(F) |
| 履修目標を越えたレベルを達成している | 履修目標を達成している | 履修目標と到達目標の間にあるレベルを達成している | 到達目標を達成している | 到達目標を達成できていない |
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履修目標：授業で扱う内容（授業のねらい）を示す目標
到達目標：授業において最低限学生が身につける内容を示す目標
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令和２年前期は遠隔講義となります。各回ごとに講義予定日までにビデオによるアップロード，もしくはリアルタイム配信による講義を実施します。毎回の講義の後で課題を出しますので，その都度設定される締め切り日までに所定の手段で提出をしてください。
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講義資料を電子的または紙によって配布します。必要に応じて参考になる資料を提示します。
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人工知能や機械学習を含む幅広い知能システム構築法について知ることができます。
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