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| ■基本キーワード |
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| ■個別キーワード |
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進化論、遺伝法則、遺伝子工学、DNA、クローン、免疫システム、進化的アルゴリズム
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| ■授業の目標 |
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生物においては初期に与えられた個体遺伝子の自然淘汰や突然変異の繰り返しによって長年にわたるシステムの最適化が暗黙
のうちになされている。このような生物進化における最適化プロセスを人工システムに適用することにより、今までにない新
しいシステムやアルゴリズムを産み出すことが可能となる。本講義では、さまざまな複雑系において、システムの解析および
表現に有効ないくつかの進化的方法論について講述する。
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| ■学科等の学習・教育目標との関連 |
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本講義では、学科学習・教育目標(5)に関連し、最先端の知能化技法であるいくつかの知識情報処理手法について学習する。
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| ■授業内容 |
進化システムは未だに発展途上の研究領域であるが、授業ではできる限り最新の技術やアルゴリズムを具体的応用例などを交えてわかりやすく講述する。講義の最後には全員に課題発表を課す。
第１回 ダーウィン進化論
第２回 さまざまな進化論
第３回 遺伝の法則
第４回 遺伝子および染色体
第５回 DNAの構造
第６回 セントラルドグマ
第７回 ヒトゲノム
第８回 クローン技術
第９回 生体の免疫機構
第10回 免疫アルゴリズム
第11回 遺伝的アルゴリズム
第12回 その他の進化的アルゴリズム
第13回 課題発表(1)
第14回 課題発表(2)
第15回 課題発表(3)
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| ■授業方法 |
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主に講義ノートを中心に講義を行なう。何度かのレポート課題と最後に課題発表を課す。
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| ■学生の目標 |
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複雑系におけるシステム解析および表現に有効な進化的アルゴリズムの基礎となる進化論や遺伝子工学の概念の理解を目標とする。本科目を受講するのに特別な知識は必要としないが、講義内容を理解するために少なくとも遺伝的アルゴリズム(GA)程度は基礎知識として知っていることが望ましい。
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| ■評価の方法 |
成績は出席状況およびレポートを総合して評価する。
評価に占める出席の割合：１／３以上の欠席は認めない
評価に占めるレポートの割合：８０％
評価に占める課題発表の割合：２０％
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| ■教科書・参考書等 |
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教科書：自作テキスト（講義ノート）
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その他，注意事項，オフィスアワー等
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