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担当別５０音一覧

科目	ニューラルネットワーク	区分	知能情報システム学科科目群
授業コード	54719	開設セメスター	6S
曜日・時限	秋　木/12	単位数	2単位
担当者名	酒井　裕

授業の概要

人や動物の脳は、膨大な情報の中から重要な情報を効率的に抽出し、適切に意思決定するように、経験を通して学習する能力を持っている。現存するコンピュータには、到底実現できない能力である。この能力を実現するメカニズムは未だベールに包まれているが、少なくともその一端を担っている脳の計算の仕組みは明らかとなっている。この講義では、これらの脳の計算を工学的に応用したニューラルネットワークについて解説する。

到達目標	代表的なニューラルネットワークの仕組みを理解する。

授業計画	テーマ	内容	授業を受けるにあたって
第1回目	ニューロンとスパイク	脳の素子とその信号の概説	特になし
第2回目	スパイク頻度と情報表現	初期感覚系のニューロンの特性を解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第3回目	トポロジカルマップとは	初期感覚系で獲得されているトポロジカルマップについての解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第4回目	トポロジカルマップとは	初期感覚系で獲得されているトポロジカルマップについての解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第5回目	トポロジカルマップの形成	自己組織化マップによるトポロジカルマップの形成	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第6回目	トポロジカルマップの形成	自己組織化マップによるトポロジカルマップの形成	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第7回目	パーセプトロン	最も単純な教師あり学習の解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第8回目	パーセプトロン	最も単純な教師あり学習の解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第9回目	自己連想記憶モデル	記憶とアトラクタの関係について解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第10回目	自己連想記憶モデル	記憶とアトラクタの関係について解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第11回目	意思決定と動物行動	動物が得られる報酬を最大にするためにどのように行動を選択しているかを解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第12回目	意思決定と動物行動	動物が得られる報酬を最大にするためにどのように行動を選択しているかを解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第13回目	強化学習	報酬最大化するような意思決定を獲得するモデルの解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第14回目	強化学習	報酬最大化するような意思決定を獲得するモデルの解説	課された課題を考えながら前回の内容を復習
第15回目	強化学習	報酬最大化するような意思決定を獲得するモデルの解説 注：上記の各項目は、1回の講義で終了するとは限りません。受講者の理解度をはかりつつ、次の項目に進みます。	課された課題を考えながら前回の内容を復習

教科書	なし／必要に応じてプリント配布
参考文献	講義時に指示
成績評価方法	期末提出のレポートとその内容を確認する期末試験により評価
そのほか受講者への指示／メッセージ	単に受身で出席しているのではなく、自分で考えながら積極的に参加する姿勢を期待します。