生体情報処理

年度	2003
科目名	生体情報処理
教員名	下平　丕作士
授業概要	(1)概要：授業では、ニューラルネットワークおよび遺伝的アルゴリズムの基礎理論と応用例について講義する。(2)背景と重要性：ニューラルネットワークは、生物の神経細胞の優れた情報処理機構をまねた並列分散情報処理技術である。人間の持っている知識を記号化して推論を行う狭義の人工知能とは異なり、データそのものからモデルや知識を学習し、認識・推論・予測等を行うことができ、人間の知能に迫ることができるものとして注目されている。遺伝的アルゴリズムは遺伝子の交配等による生物の進化の仕組みをまねた、最適化あるいは探索の手法である。適用できる問題に制限がないので適用範囲が広く、従来の方法よりも実用上の最適解を速やかに得ることができる。これらの知識・技術は、人工知能・ファジー理論とともに、コンピュータにもっと複雑で高度な仕事をさせるためには、不可欠な技術となりつつある。
授業計画	［ニューラルネットワーク］ ニューラルネットワークとは 人間の脳、ニューラルネットワーク研究の流れ、ニューロンのモデル、ニューラルネットワークの学習。 ニューラルネットワークの実際 多層パーセプトロン、ホップフィールドネット、ボルツマンマシン、自己組織化マップ。 ニューラルネットワークの応用例 家電製品、ワープロ、文字認識。 ［遺伝的アルゴリズム］ 遺伝的アルゴリズムとは 生物の進化と進化の原理、遺伝的アルゴリズ、遺伝的アルゴリズムの全体の流れ、選択法のいろいろ、交差法のいろいろ。 遺伝的アルゴリズムの応用例 巡回セールスマン問題、LSIのフロアプラン設計。
評価方法	学期末のテストによって評価する。
教科書
参考書
メッセージ	基礎から分かりやすく説明する。前提となる科目はないが、数学の基礎知識があれば理解が容易になる。