知能機械情報学

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5/20は休講です

目的

実世界知能を構成するためには，ノイズや変動に満ちた膨大なセンサ信号から，信頼性よく認識，判断，記憶，学習などを行う仕組みが必要である．そのための手法の基礎について学ぶ．

講義日程

担当：國吉教授
　連想記憶のニューラルネットによる多次元データ学習
　自己組織化ニューラルネットによるパターンの記号化
　時系列学習ニューラルネットと行動情報の記号化
　強化学習とDeep Q Network
担当：原田教授
　決定木
　集団学習，ブースティング
　線形サポートベクトルマシン
　オンライン学習
　 カーネル法
　混合ガウス分布，EMアルゴリズム
　隠れマルコフモデル


　4/08　(休講)
　4/15　國吉教授
　4/22　國吉教授
　5/13　國吉教授
　5/20　(休講)
　5/27　國吉教授
　6/03　原田教授
　6/10　原田教授
　6/17　(休講)
　6/24　原田教授
　7/01　原田教授
　7/08　原田教授

講義資料
04/15 國吉　イントロダクション / 講義資料
04/22 國吉　講義資料
05/13 國吉　講義資料
05/27 國吉　講義資料
06/03 原田　講義資料
06/10 原田　講義資料
06/24 原田　講義資料
07/01 原田　講義資料
07/08 原田　講義資料

教科書，参考書

• ・ 「ロボットインテリジェンス」，浅田稔，國吉康夫，岩波書店，2006.
  ・ 「エージェントアプローチ人工知能」，Stuart Russell, Peter Norvig (原著), 古川 康一 (翻訳)，共立出版
  ・ "Pattern Classification," Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork. Wiley-Interscience, 2000.
  ・ C. M. ビショップ　著, 元田浩, 栗田多喜夫, 樋口知之, 松本裕治, 村田昇　監訳. パターン認識と機械学習 上・下 - ベイズ理論による統計的予測. シュプリンガー・ジャパン株式会社．
  ・ Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). Springer-Verlag.