知識情報処理特論１のシラバス情報
| 科目名称 Course title(Japanese) |
知識情報処理特論１ | 科目番号 Course number |
81ICINP501 | |
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| 科目名称（英語） Course title(English) |
Advanced Lectures on Knowledge Information Processing 1 | |||
| 授業名称 Class name |
知識情報処理特論１ | |||
| 教員名 | 相川 直幸 |
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| Instructor | Naoyuki Aikawa |
| 開講年度学期 | 2022年度 後期 |
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| Year/Semester | Fourth Quarter |
| 曜日時限 | 木曜3限 |
|---|---|
| Class hours | Monday, Thursday |
| 開講学科 Department |
先進工学研究科 電子システム工学専攻 Graduate School of Advanced Engineering Department of Applied Electronics |
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| 外国語のみの科目 （使用言語） Course in only foreign languages (languages) |
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| 単位 Course credit |
2.0 | 授業の主な実施形態 Main class format |
ブレンド型授業/Blended format |
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| 概要 Descriptions |
システムの関数，評価手法，制約条件が与えられたとき，評価関数を最大・最小化するための基本的な数理的技法と最近の展開について理解する。 Understand the basic mathematical techniques and recent developments for maximizing and minimizing evaluation functions given the system functions, evaluation methods, and constraints. |
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| 目的 Objectives |
目本専攻のディプロマ・ポリシーに定める， 『高度な専門知識・研究能力および教養をもとに，自らが展開する科学・技術について，人間，社会および地球環境との調和の観点から評価できる能力』 を修得する。 The purpose of this class is to acquire basic skills in investigating the research in English. This class corresponds to the Diploma Policy “We can solve a problem with a judgment made by gathering and analyzing information for various tasks based on expert knowledge, research ability and accomplishment. |
| 到達目標 Outcomes |
数理的技法のシミュレーションコードを開発することができる。 It is possible to develop simulation code of mathematical technique. |
| 履修上の注意 Course notes prerequisites |
適宜，指示する。 Instruct as appropriate |
| アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning） |
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| 課題に対する作文 Essay |
- | 小テストの実施 Quiz type test |
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| ディベート・ディスカッション Debate/Discussion |
- | グループワーク Group work |
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| プレゼンテーション Presentation |
- | 反転授業 Flipped classroom |
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| その他（自由記述） Other（Describe） |
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| 準備学習・復習 Preparation and review |
準備学習：研究に関連ある事柄について調べてレポートを提出すること。 復習：レポートの採点結果を踏まえて、修正、再調査すること。 Preparation: To survey literature related to the research theme, and write a report. Review: Based on the feedback received for the report, revise the report and research the literature again. |
|---|---|
| 成績評価方法 Performance grading policy |
レポートおよび平常点(発表内容、課題提出)（40%）、テスト（60%）により総合的に評価する Attitude in class and Report (40%) Test(60%) |
| 学修成果の評価 Evaluation of academic achievement |
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている ・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation |
| 教科書 Textbooks/Readings |
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。 https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ ・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below. https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ |
| 参考書・その他資料 Reference and other materials |
特に指定しない。 Not specified |
| 授業計画 Class plan |
１ 最適化の概念 ２ 線形計画モデル ３ 制約なし最適化問題と降下法 ４ 直線探索 ５ 最急降下法 ６ ニュートン法 ７ 準ニュートン法 ８ 非線形計画モデル ９ 凸集合と凸関数 10 非線形計画モデル 11 制約なし非線形計画問題の最適化 12 制約付き非線形計画問題の最適化 13 その他の数理計画法(1) 14 その他の数理計画法(2) 15 まとめ 1 Concept of optimization 2 Linear programming model 3 Unconstrained Optimization Problem and Descent Method 4 Line search 5 Steepest descent method 6 Newton method 7 Quasi-Newton method 8 Nonlinear Planning Model 9 Convex Sets and Convex Functions 10 nonlinear programming model 11 Optimization of Unconstrained Nonlinear Programming Problems 12 Optimization of Constrained Nonlinear Programming Problems 13 Other mathematical programming (1) 14 Other mathematical programming (2) 15 Summary |
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| 教職課程 Teacher-training course |
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| 実務経験 Practical experience |
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| 教育用ソフトウェア Educational software |
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| 備考 Remarks |
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| 998B203 |
