科目一覧へ戻る | 2022/04/06 現在 |
科目名/Subject | 知識科学基礎 |
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担当教員(所属)/Instructor | 芳澤 聡(商学部) |
授業科目区分/Category | 夜間主コース 学科別専門科目 |
開講学期/Semester | 2022年度/Academic Year 前期/Spring Semester |
開講曜限/Class period | 木/Thu 7 |
対象所属/Eligible Faculty | 商学部 |
配当年次/Years | 2年,3年,4年 |
単位数/Credits | 2.0 |
研究室番号/Office | |
オフィスアワー/Office hours |
更新日/Date of renewal | 2022/03/04 |
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授業の目的・方法 /Course Objectives and method |
記憶と学習、および脳科学の知見から人間の脳の情報処理を理解する。次に、脳を模した工学モデル、及び認知科学モデルを学習し、コンピュータを用いたシミュレーションを通してその動作を確認する。 また、機械学習の基礎となるパターン認識の手法を紹介する。 |
達成目標 /Course Goals |
普段意識せずに行っている認知処理を理解し、学習等の実生活に応用する。また、身近な情報機器に内包されているソフトウェアの要素技術を理解し、積極的に活用する。 |
授業内容 /Course contents |
・記憶と脳 ・脳の構造 ・工学モデル(アソシアトロン、パーセプトロン、相互結合型ネットワークモデル) ・認知科学モデル(意味ネットワーク、推論モデル) ・画像処理(エッジ抽出、テンプレートマッチング、ノイズ除去) ・パターン認識 ・情報とエントロピー |
事前学修・事後学修 /Preparation and review lesson |
講義内容をもとにしたレポートを電子掲示板に出題する。これにより講義の理解度を把握する。 |
使用教材 /Teaching materials |
「思考と脳」、渡邊正孝、サイエンス社、2005、ISBN4-7819-1107-2 他に参考文献を適宜示す。 事前に電子掲示板にレジメファイルを登録する。講義では紙の資料を配布しない。 |
成績評価の方法 /Grading |
定期試験、レポート、出席で評価する。 |
成績評価の基準 /Grading Criteria |
社会情報学科標準成績評価基準に従う。 |
履修上の注意事項 /Remarks |
時間割を指定したオンデマンド講義を実施する。社会状況に鑑み、対面授業を実施することがある。また、定期試験期間中に対面での筆記試験を予定している。 |
実務経験者による授業 /Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない |
備考 /Notes |
データサイエンス応用科目 |