学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報学部
時間割コード
Registration Code		1002180
科目区分
Course Category
専門科目(自然情報)関連専門科目(人社，CS)
科目名　【日本語】
Course Title		計算情報学５
科目名　【英語】
Course Title		Computational Informatics 5
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		SIS-11-3049-J
担当教員　【日本語】
Instructor		北 栄輔 ○
担当教員　【英語】
Instructor		KITA Eisuke ○
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋２期 月曜日 ４時限
Fall2 Mon 4
対象学年
Year		３年
3
授業形態
Course style		講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
自然・複雑システム
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
機械学習手法の応用と進化的計算と関連分野について学ぶ．機械学習手法の応用においては，株価予測，農業分野への応用などについて説学ぶ．進化的計算においては，遺伝的アルゴリズム，遺伝的プログラミング，セル・オートマトンなどについて学ぶ．
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
We learn about the application of machine learning methods, evolutionary computation, and related fields. Regarding the application of machine learning methods, we learn stock price prediction, application to the agricultural field and so on. In evolutionary computing, we learn about genetic algorithms, genetic programming, cellular automata, etc.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
機械学習手法（決定木や画像判別）の株価予測や農業分野への応用などについて理解する．また，遺伝的アルゴリズム，遺伝的プログラミング，セル・オートマトンなどを用いたシミュレーションについて理解する．
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
We understand the application of machine learning methods (decision trees and image discrimination) to stock price prediction and the agricultural field. Also, we understand simulations using genetic algorithms, genetic programming, and cellular automata.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
1. ガイダンス
2. 機械学習の金融問題への応用
3. 機械学習の農業分野への応用１
4. 機械学習の農業分野への応用２
5. 進化的計算１
6. 進化的計算２
7. セル・オートマトン
8. 総括
1. Guidance
2. Application of machine learning to financial problems
3. Application of machine learning to the agricultural field 1
4. Application of machine learning to the agricultural field 2
5. Evolutionary calculation 1
6. Evolutionary calculation 2
7. Cellular Automata
8. Summary
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
特に指定しない．
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
義毎に与える演習課題の評価40％，定期試験60％，合計100点満点で60点以上を合格とする。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
必要に応じて配布する。履修条件は要さない。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
講義で説明した内容の理解を深めるための演習課題を与える。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
原則，対面で行う．
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)