機械学習と知能制御 (131030) Machine Learning and Intelligent Control (131030)
 
◇ 担当教員 Instructor : 松原 崇充(Takamitsu Matsubara / まつばら たかみつ)
◇ 単位数 Credits : 1単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 選択 ◇ 講義室 Room : L2
◇ 講義スタイル Style : 講義/公開
◇ 開講時期 Quarter : Ⅱ期 金曜2限

◇ 授業目的 Course goals : 計算機科学の目覚ましい発展を背景として、膨大なデータ処理に基づく新しいシステム制御技術が注目されている。本講義では、統計的機械学習に基づくデータ駆動型モデリングやデータ駆動型制御に関する様々な基礎知識を身に付ける。

As a background of recent progress of computer science, new technologies with huge amount of data processing have been emerged in system control engineering. In this lecture, we learn basic knowledge on data-driven system modeling and control based on statistical machine learning.
◇ 授業内容 Course description : 1. 導入 Introduction

2. 確率の基礎 Basics of probability

3. データ駆動型モデリング Data-driven system modeling

4. 確率動的システムの学習 Learning probabilistic dynamical system

5. 確率最適制御 Stochastic optimal control

6. データ駆動型制御 1 Data-driven system control and reinforcement learning (part 1)

7. データ駆動型制御 2 Data-driven system control and reinforcement learning (part 2)

8. 試験 Examination

Note: the lectures will be given in English (注: 英語による授業)

◇ 教科書 Textbook : 講義内容の資料を配布する。
Handouts are given.
◇ 参考書 Reference materials : C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, 2006.
D.P. Bertsekas, Stochastic Optimal Control, 1978.
◇ 履修条件 Prerequisites : 特になし
None
◇ 成績評価 Grading : 講義中の出席票および演習レポート(50%)、試験(50%)により評価する。
Overall scoring will consist of attendance record and exercise (50%) and final exam (50%).
◇ オフィスアワー Office Hours : After the lecture.
◇ 配布資料 Handouts :
種類 公開日 教材名 備 考

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2017-06-15 1

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2017-06-22 2

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2017-06-22 3

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2017-06-28

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2017-07-13 5

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2017-07-20 6

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2017-07-27 7
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