授業計画 | テーマ | 内容 | 授業を受けるにあたって |
第1回目 | ソフトコンピューティングと何か | 人工知能（AI）の基礎的な分野であるニューラルネットワークとファジィ理論、それから遺伝的アルゴリズムの技術的な特徴を学ぶ。 | 講義にノートを必ず持参すること |
第2回目 | ニューラルネットワーク | ニューラルネットワークは脳の情報処理方式を模擬しようというものである。ここでは、ニューラルネットワークの基本的な原理を学ぶ。 | 前週の講義内容(ノート等)を必ず復習しておくこと（以下同様） |
第3回目 | ニューラルネットワークの実際 | 実際のニューラルネットワークの学習について説明する。ここではホップフィ－ルドネットワークとバックプロパゲーションネットワークについて学ぶ。 | 〃 |
第4回目 | ファジィ理論 | ファジィ理論の基本的な考え方を学び、さらにファジィ推論法を学習する。 | 〃 |
第5回目 | 遺伝的アルゴリズム | 遺伝的アルゴリズムは、生物の遺伝と進化のメカニズムを工学的にモデル化して、さまざまな問題解法やシステムの学習などに応用しようとするものである。このアルゴリズムの原理を学ぶ。 | 〃 |
第6回目 | ニューラルネットワークの応用
（その１） | ニューラルネットワークの家電製品や文字認識などへの応用例から、ニューラルネットワークを用いる場合の特徴、ポイント、注意点を学ぶ。 | 〃 |
第7回目 | ニューラルネットワークの応用
（その２） | 〃 | 〃 |
第8回目 | ファジィ理論の応用（その１） | ファジィ理論は１９８０年から実用化が始まっているが、ここでは、制御、家電製品、データベース管理システムへの応用から、ファジィ理論を用いる場合の特徴、ポイント、注意点を学ぶ。 | 〃 |
第9回目 | ファジィ理論の応用（その２） | 〃 | 〃 |
第10回目 | ファジィ理論の応用（その３） | 〃 | 〃 |
第11回目 | 遺伝的アルゴリズムの応用
（その１） | 遺伝的アルゴリズムは、ニューラルネットワークやファジィシステムに比べると応用面で遅れている。遺伝的アルゴリズムには、大きな可能性があり、ここでは巡回セールスマン問題などの組合せ最適化問題への応用について学習する。 | 〃 |
第12回目 | 遺伝的アルゴリズムの応用
（その２） | 〃 | 〃 |
第13回目 | ニューラルネットワーク・ファジィ理論・遺伝的アルゴリズムの融合（その１） | これまで学んできたニューラルネットワーク、ファジィ理論、遺伝的アルゴリズムをうまく融合することによって解決できる技術の特徴、ポイント、注意点を学ぶ。 | 〃 |
第14回目 | ニューラルネットワーク・ファジィ理論・遺伝的アルゴリズムの融合（その１）（その２） | 〃 | 〃 |
第15回目 | まとめ | | |