授業計画 | テーマ | 内容 | 学習課題 |
第1回目 | 総論 | 「ニューラルネットワーク」講義で学ぶ内容についてその全体像を概説する | この授業を受講するにあたり、自分の目的・目標をしっかり持つこと |
第2回目 | ニューラルネットワーク研究の歴史 | ニューラルネットワーク研究の歴史を概説し、どういったモデルが提案されてきたかを学習する | 前回の授業内容を復習しておくこと |
第3回目 | ニューロンの構造と性質 | 生物の神経系の基本単位であるニューロンの構造およびその振る舞いについて概説する | 前回の授業内容を復習しておくこと |
第4回目 | シナプスの可塑性 | 学習と記憶のニューロンレベルでの基礎過程と考えられているシナプスの可塑性について解説する | 前回の授業内容を復習しておくこと |
第5回目 | ニューロンのモデル | 単一ニューロンのモデルである形式ニューロンについて解説する | 前回の授業内容を復習しておくこと |
第6回目 | 中間試験 | | |
第7回目 | ニューラルネットワークの種類と特徴 | ニューラルネットワークの分類とそれぞれの特徴について概説する | 中間試験までの授業内容を再確認しておくこと |
第8回目 | パーセプトロン | パーセプトロンについて概説する | 前回の授業内容を復習しておくこと |
第9回目 | パーセプトロンによる具体的問題への応用 | 単純パーセプトロンを用いた線形分離問題の解法について解説する | 前回の授業内容を復習しておくこと |
第10回目 | 線形分離不可能な問題 | 多層化されたニューラルネットワークとそれによる応用について解説する | 前回の授業内容を復習しておくこと |
第11回目 | 中間試験 | | |
第12回目 | 単純パーセプトロンの学習 | 単純パーセプトロンの基本的な学習則について解説する | 中間試験までの授業内容を再確認しておくこと |
第13回目 | 階層型ニューラルネットワークの学習 | 誤差逆伝播学習法について解説する | 前回の授業内容を復習しておくこと |
第14回目 | 相互結合型ニューラルネットワークの情報処理 | ホップフィールドモデルとボルツマンマシンについて解説する | 前回の授業内容を復習しておくこと |
第15回目 | 競合学習型ニューラルネットワークの情報処理 | ニューラルネットワークの自己組織化について解説する | 前回の授業内容を復習しておくこと |