科目情報
コースナンバリング |
2-548m-233 |
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科目名 |
情報学特別講義(ゲーム理論と最適化手法) |
開講学期 |
後期 |
開講時期 |
3クォータ |
曜日・校時 |
金3 |
単位数 |
2 |
授業担当教員 |
上田 俊 |
講義情報
学士力番号
2(1) |
曜/限追記
金曜3限 |
講義形式
座学の講義形式.PC,プロジェクタ等を利用. |
講義概要
複数の自律分散型のコンピュータを含めて構成される近年のシステムには,動的に変化する環境やコンピュータ間の相互作用を考慮した最適化が不可欠である.それらの理解し,利用するために,最適化手法やゲーム理論の考え方やプログラムを理解する. |
開講意図
数学と情報科学に基礎をおく最適化手法やゲーム理論は多岐にわたる応用分野を持つたいへん有用な数学的ツールであり,近年注目の集まるAI (人工知能) の基礎技術である.この授業では、理学〜工学という広範囲な学生がそれぞれの専門分野で将来利用できるようになることを目指し、基礎的な理論とともに,代表的な応用事例を学習する. |
到達目標
【学士力到達目標】 |
授業計画
回 |
内容 |
授業以外の学習 |
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1 |
イントロダクション |
自己学習 |
2 |
戦略形ゲーム |
自己学習 |
3 |
提携形ゲーム |
自己学習 |
4 |
マッチング問題 |
自己学習 |
5 |
動的計画法と数理計画法 |
自己学習 |
6 |
計算困難な問題: NP困難問題 |
自己学習 |
7 |
強化学習 |
自己学習 |
8 |
マルチエージェント学習 |
自己学習 |
9 |
ナッシュ均衡の計算 |
自己学習 |
10 |
セキュリティゲーム |
自己学習 |
11 |
ナッシュQ学習 |
自己学習 |
12 |
提携形ゲームの表記法 |
自己学習 |
13 |
提携構造形成問題 |
自己学習 |
14 |
最適化問題と提携構造形成問題 |
自己学習 |
15 |
割当制約付きマッチング |
自己学習 |
成績評価の方法と基準
◎期末試験:学士力2(1) |
開示する試験問題等
期末試験の解答と採点結果を開示申請に応じて開示する. |
開示方法
◎ 担当教員研究室にて公開 |
教科書
資料名 |
版 |
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著者名 |
発行所名・発行者名 |
出版年 |
備考(巻冊:上下等) |
ISBN |
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必要な資料は、講義内で配布 |
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参考図書
資料名 |
版 |
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著者名 |
発行所名・発行者名 |
出版年 |
備考(巻冊:上下等) |
ISBN |
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必要な資料は、講義内で紹介または配布 |
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オフィスアワー
本科目についての相談や資料開示等は,水曜2校時 理工7号館304(上田居室) まで |
アクティブラーニング導入状況
アクティブラーニング導入状況 |
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カテゴリー4 |
カテゴリー3 |
カテゴリー2 |
カテゴリー1 |
カテゴリー0 |
学生が自ら主体となって、学習の方向性を定め、問題解決に導くための時間です。PROBLEM BASED LEARNING |
グループや個人で行った能動的学習の成果を、教室内外で発表し、その評価を受けたり、質問に対応したりすることにより、学修した内容を深化させるための時間です。OUTPUT |
学生自らが自由に発言し、グループやペアでの協働活動により課題に取り組み、何らかの帰結に到達するための能動的学習の時間です。INTERACTION |
学生からの自由な発言機会はないものの、授業時間中に得られた知識や技能を自ら運用して、問題を解いたり、課題に取り組んだり、授業の振り返りをしたりする能動的学習を行う時間です。ACTION |
基本的に学生は着席のまま、講義を聞き、ノートをとり、知識や技能を習得に努める時間です。INPUT |
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