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シラバス詳細照会

シラバス詳細照会

  • 講義要項やWebシラバスの記載内容は、登録された受講生の人数や理解度に応じて、授業開始後に変更となる可能性があります。

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授業情報

開講年度 2019年度 開講箇所 大学院教育学研究科
科目名
情報数学特論II-1

担当教員 横森 貴
学期曜日時限 春学期  木5時限
科目区分 選択・数学科教育特論以外 配当年次 1年以上 単位数 2
使用教室 14-809(院生指導室) キャンパス 早稲田
科目キー 371E220025 科目クラスコード 01
授業で使用する言語 日本語
  コース・コード INFC601L
大分野名称 情報学
中分野名称 計算科学
小分野名称 概論
レベル 修士レベル 授業形態 講義

シラバス情報

最終更新日時:2019/03/01 16:43:02

授業概要  情報科学の分野において、人工知能という研究分野がある。これは人間のように知識を学習し、推論し、判断する能力を備えた人工物をコンピュータをもとに構築しようという研究領域である。近年、このような時代的背景において、機械学習のための基礎的研究の重要性が再認識されている。学生の学習メカニズムを知ることは、裏返して考えると教師のとるべき教育法を知ることに他ならない。 この観点から、数学的なモデルを用いて学習メカニズムを研究する「計算論的学習理論」について講述する。
授業の到達目標 数学的なモデルを用いて学習メカニズムを研究する「計算論的学習理論」における基本的な概念と結果を正しく理解する。
授業計画
1:
[第 1回]
数学的準備(記法と定義)
2:
[第 2回]
学習概念の用語
3:
[第 3回]
表現クラスと帰納的可算クラス
4:
[第 4回]
極限における学習
5:
[第 5回]
極限学習モデル
6:
[第 6回]
枚挙による学習モデル
7:
[第 7回]
正負の例からの有限オートマトンの学習 
8:
[第 8回]
正例からの学習アルゴリズムの能力
9:
[第 9回]
正例からの学習とパターン言語
10:
[第10回]
可逆オートマトンの学習
11:
[第11回]
パターン言語とMINL戦略
12:
[第12回]
パターン言語の性質
13:
[第13回]
パターンオートマトン
14:
[第14回]
MINL戦略による正例学習
15:
[第15回]
前期総復習(試験などを含む)
教科書 榊原・小林・横森:「計算論的学習」,培風館,2001年
参考文献 参考資料は講義において適時紹介する
成績評価方法
割合 評価基準
その他: 100% 講義への出席数と参加意欲,および貢献度を評価する

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