ニューラルネットワーク

科目ナンバリング
1090441672

担当者
藤木 澄義

 
常勤
教員研究室
1403
DP
1,3
配当年次
3年次・前期
授業形式
講義
授業時間
30時間
単位
選択 2単位


アクティブ・ラーニング

□協定等に基づく外部機関と連携した課題解決型授業 □ディスカッション・ディベート
 □グループワーク □プレゼンテーション ☑実習・フィールドワーク □該当なし

【授業内容】

脳は生体における情報処理の中心に位置する。個々のニューロンの信頼性と処理時間は人工デバイスに遥かに劣るが、大量のニューロンが超並列にネットワークを組むことにより全体の信頼性と処理時間の問題を解決し、パターン認識などでは現在の最先端の計算機を遥かに凌ぐ能力を持っている。また、脳はプログラムを必要とせず、例題から自動的に学習する能力を持っている。
このような脳を理解することは、現在のノイマン型計算機とは異なる新しい計算機の開発と共に、脳の学習機能や脳の修復過程を理解するためにも重要性を増している。
ここでは、今日における脳の代表的なモデルを学び、現実の脳と対比し、この分野の現在の問題点と将来の展望を与える。


【学習の到達目標】

ニューラルネットワークの基本的な概念と応用可能性や将来性を正しく理解すること。


【成績評価方法】

出席、ミニテスト、レポート、期末試験によって総合的に評価する。

【課題等のフィードバック方法】

毎回出席カードを配布し、講義のレベル、スピード、理解度、その他の意見・感想を書かせる。


【履修上の注意・予習・復習について】

特になし。


【受講して得られる効果・メリット、その他】

脳を理解する糸口を掴むことが出来る。

授業計画

担当教員学習内容学習課題・必要な学習時間/予習・学習時間時間(分)
1藤木 澄義脳の構造と基本的機能(認識、記憶、連想、学習、反射)脳の構造と基本的機能(認識、記憶、連想、学習、反射)を理解する240
2藤木 澄義脳の可塑性とシナプス脳の可塑性とシナプスを理解する240
3藤木 澄義脳のモデル化脳のモデル化を理解する240
4藤木 澄義学習とは何か学習とは何かを理解する240
5藤木 澄義形式ニューロンと万能機械形式ニューロンと万能機械を理解する240
6藤木 澄義単純パーセプトロンの機能と学習の限界単純パーセプトロンの機能と学習の限界を理解する240
7藤木 澄義階層型フィードフォーワードネットワーク階層型フィードフォーワードネットワークを理解する240
8藤木 澄義バックプロパゲーション学習則バックプロパゲーション学習則を理解する240
9藤木 澄義相互対称結合ネットワーク相互対称結合ネットワークを理解する240
10藤木 澄義エネルギー関数とダイナミックスエネルギー関数とダイナミックスを理解する240
11藤木 澄義ボルツマンマシンと連想記憶ボルツマンマシンと連想記憶を理解する240
12藤木 澄義モデルの統計力学的理解モデルの統計力学的に理解する240
13藤木 澄義ニューロコンピュータの応用ニューロコンピュータの応用を理解する240
14藤木 澄義ニューロコンピュータの問題点ニューロコンピュータの問題点を理解する240
15藤木 澄義ニューロコンピュータの将来の展望ニューロコンピュータの将来の展望を理解する240
教科書
なし
参考書
なし
備考
なし