2023年 大学院理工学研究科 シラバス - 航空宇宙工学専攻
設置情報
科目名 | 最適化手法Ⅱ | ||
---|---|---|---|
設置学科 | 航空宇宙工学専攻 | 学年 | 1年 |
担当者 | 宮嶋 宏行 | 履修期 | 後期 |
単位 | 2 | 曜日時限 | 土曜2 |
校舎 | 船橋 | 時間割CD | H62B |
クラス |
概要
学修到達目標 | ・実社会におけるシステム設計問題を最適化問題として定式化し、数学的解法を利用して解くことができる。 ・「非線形計画法問題」と「機械学習」について説明し、実問題に応用できる。 |
---|---|
授業形態及び 授業方法 |
「対面授業」 パワーポイントと板書を併用し講義を行う。1つの単元終了後には演習を行う。 |
準備学習(予習・ 復習等)の内容・ 受講のための 予備知識 |
解析学、線形代数を修得していることが望ましい。 最適化手法Ⅰを履修していることが望ましい。 |
授業計画
第1回 | ガイダンス:シラバスの内容を確認の上,授業に臨むこと 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
---|---|
第2回 | 非線形計画(1):非線形計画問題の定式化、凸計画問題(局所最適解と大域最適解、関数の勾配とヘッセ行列) 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第3回 | 非線形計画(2):最適化問題の最適性の条件(制約なし、等式制約つき、不等式制約つき、双対問題と双対定理 ) 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第4回 | 非線形計画(3):制約なし最適化の解法(最急降下法、ニュートン法と準ニュートン法、反復法の収束性) 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第5回 | 非線形計画(4):制約つき最適化の解法(有効制約法、ペナルティ関数法とバリア関数法、拡張ラグランジュ関数法) 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第6回 | 非線形計画(5):制約つき最適化の解法(内点法、逐次2次計画法) 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第7回 | 機械学習(1):パーセプトロン、ニューラルネットワーク 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第8回 | 機械学習(2):ニューラルネットの学習 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第9回 | 機械学習(3):誤差逆伝搬法 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第10回 | 機械学習(4):学習に関するテクニック 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第11回 | 機械学習(5):畳み込みネットワーク(畳み込み層、プーリング層、CNNの実装、代表的なCNN) 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第12回 | 機械学習(6):深層学習(物体検出、セグメンテーション、画像キャプション生成) 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第13回 | 機械学習(7):実践例(文字認識、画像認識、農業への応用、医療への応用) 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第14回 | まとめ 深層学習研究・応用例 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
第15回 | まとめ 最適化研究・応用例 【事前学習】クラスルームに掲載する配布資料を事前に読んでおくこと(60分) 【事後学習】配布資料をもとに演習問題を自分で解いてみること(180分) |
その他
教科書 |
梅谷俊治 『しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで(ISBN-13:978-4065212707)』 講談社 2020年
斎藤康毅 『ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装(ISBN-13:978-4873117584)』 オライリージャパン 2016年
|
---|---|
参考資料コメント 及び 資料(技術論文等) |
赤石雅典 『最短コースでわかるPyTorch&深層学習プログラミング(ISBN-13:978-4296110322)』 日経BP 2021年
|
成績評価の方法 及び基準 |
演習40%、レポート60%(演習・レポートともにプログラミングを含む場合がある) |
質問への対応 | 授業中に理解できないところがあった場合,質問内容を整理し授業終了後に質問するか、もしくは電子メールで質問すること。なお、電子メールはGoogleクラスルームで案内する。 |
研究室又は 連絡先 |
|
オフィスアワー | |
学生への メッセージ |