| 科目名 |
現代産業技術 |
| 担当教員 |
飯間 等 |
| クラス |
− |
| 授業の概要 |
近年、囲碁の人工知能プレイヤーがプロの棋士に勝利したことから人工知能が急速に注目を集めるようになり、現代の産業技術に欠かすことができないものとなっている。人工知能の技術には様々なものがあるが、囲碁のプレイなどで用いられているのは深層学習や強化学習と呼ばれる機械学習技術である。本講義では、これらの技術に関する基礎的な内容を学ぶ。 |
| 授業の到達目標 |
1. 強化学習問題と学習法を理解し、これらに関する計算ができる。
2. パターン認識問題とニューラルネットワークによる学習法を理解し、これらに関する計算ができる。
3. 深層学習と深層強化学習を理解し、これらに関する計算ができる。
4. モンテカルロ木探索とAlphaGoZeroを理解し、これらに関する計算ができる。 |
| 授業計画 |
| 回 |
内容 |
| 1 | 人工知能と機械学習 |
| 2 | 強化学習エージェント |
| 3 | 強化学習問題 |
| 4 | 価値関数 |
| 5 | 表形式の強化学習法 |
| 6 | パターン認識とパーセプトロン |
| 7 | ニューラルネットワーク |
| 8 | 勾配法 |
| 9 | バックプロパゲーション |
| 10 | 深層学習 |
| 11 | 関数近似を用いる強化学習 |
| 12 | 深層強化学習 |
| 13 | モンテカルロ木探索 |
| 14 | AlphaGoZero |
| 15 | まとめ |
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| テキスト・参考書 |
[テキスト] 資料を配付する。 |
| 自学自習についての情報 |
数学の知識、具体的には微分、ベクトル、確率などの予備知識を有していることが望ましい。 |
| 授業の形式 |
講義と演習を併用 |
| アクティブラーニングに関する情報 |
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| 評価の方法（評価の配点比率と評価の要点） |
期末試験80%、演習20% |
| その他（授業アンケートへのコメント含む） |
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| 担当講師についての情報（実務経験） |
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