| 授業の目標と概要 |
| 人間の知的な振舞を計算機上で実現することを目的とする人工知能では，多種多様なアルゴリズムが提案され，様々 |
| な分野で応用されている．本講義では特に，複数の行為者（エージェント）が協調・競合しながら個々の目標や集団 |
| 全体としての目標を達成することを目指すマルチエージェントシステムの基本，当該システムに適用される典型的な |
| 機械学習アルゴリズム，および，最新の研究・応用例について学習する． |
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| カリキュラムにおける位置づけ |
| 集合論や写像をはじめとする情報数学，および確率・統計をはじめとする知識工学についてあらかじめ勉強しておく |
| ことが望まれる．一部，調査課題を課して学生自身が調査・発表する形式での授業も取り入れる． |
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| (1) エージェント |
4 |
| ・エージェントの定義 |
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| ・エージェントの種類 |
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| ・エージェントの学習 |
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| (2) マルチエージェントシステムの基礎 |
4 |
| ・マルチエージェントシステムの定義 |
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| ・マルチエージェント環境の種類 |
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| ・マルチエージェントシステムの特徴 |
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| (3) マルチエージェント学習(2) |
2 |
| ・マルチエージェントシステムにおける学習アルゴリズム |
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| ・マルチエージェント学習の特徴 |
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| (4) 強化学習(8) |
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| ・環境のモデル |
8 |
| ・強化学習アルゴリズム |
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| ・マルチエージェント強化学習 |
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| (5) 進化論的計算手法(6) |
6 |
| ・遺伝的アルゴリズム |
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| ・分類子システム |
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| (6) 研究事例(5) |
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| ・各エージェントの目的とエージェント集団の目的との関係性 |
5 |
| ・協調学習 |
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| ・異種エージェント集団によるマルチエージェントシステム |
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| 教科書 |
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必要に応じてWeb資料を参照してもらう，もしくは，プリントを配布する．
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| 補助教科書 |
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| 履修上の注意 |
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情報数学や知識工学に関連する知識が多用されるため，よく復習しておく必要がある．
授業開始時に小テストを実施する可能性，および課題としてレポート提出を課す可能性がある．
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| 評価基準 |
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定期試験や小テスト，課題の内容を通して，マルチエージェントシステムに関する基本知識，マルチエージェントシステムにおける学習アルゴリズムの基礎が習得できていることを単位認定の評価基準とする．
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| 評価法 |
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| 学習・教育目標 |
東京高専 |
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JABEE |
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