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コンピュータ科学特論Ⅲ

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令和５年度以降入学者 コンピュータ科学特論Ⅲ
教員名 尾崎知伸
単位数    2 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 地球情報数理科学専攻
学期 前期 履修区分 選択必修
授業形態 対面授業
授業概要 論理に基づく帰納推論である帰納論理プログラミング（Inductive Logic Programming, ILP）に関する基本的なアルゴリズムと代表的な手法を学修する．
これらを通じて，深層学習単独では扱いにくい推論，制約，説明性といった側面を補完する学習・推論の統合手法について理解を深める．
授業のねらい・到達目標 ・帰納論理プログラミングの枠組みを用いて，基礎的な問題を表現することができる．
・帰納論理プログラミングに関する基本的なアルゴリズムを説明できる．
・帰納論理プログラミングに関する代表的なシステムを利用して，基礎的な問題を解決することができる．
授業の形式 講義、演習
授業の方法 授業・フィードバックの方法：
・講義とそれに対する議論を行う．
・原著論文を対象とした輪講とそれに対する議論を行う．
・随時，計算機による実装・実験を行い，その結果に関して議論とフィードバックを行う．

事前相談によりオンライン参加が認められた場合の受講方法：
・Zoom（ライブ中継）にて授業に参加する．
・上記以外の事項は，対面参加学生と同条件とする．
授業計画
1 オリエンテーション（授業のテーマや到達目標及び授業の方法について）
帰納論理プログラミング（ILP）に基づく問題解決の概要
【事前学習】シラバスを確認する．当該分野に関する簡単な調査を行う （1時間）
【事後学習】授業内容を振り返り，帰納論理プログラミングの概要を説明できるようにする （1時間）
【授業形態】対面授業
2 論理プログラミング
【事前学習】論理プログラムに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】Prologの問題表現と動作原理を中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
3 解集合プログラミング
【事前学習】解集合プログラミングに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】解集合プログラミングの問題表現とモデル導出原理を中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
4 探索に基づくILPシステムの導入
【事前学習】探索に基づくILPシステムに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】探索問題としての定式化を中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
5 探索に基づくILPシステムの発展
【事前学習】探索に基づくILPシステムの発展に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる
【事後学習】ILPにおける高度な探索手法を中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る
【授業形態】対面授業
6 制約駆動型ILPシステムの導入
【事前学習】制約駆動型ILPシステムに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】論理的制約と仮説空間との関係を中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
7 制約駆動型ILPシステムの発展
【事前学習】制約駆動型ILPシステムの発展に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】制約駆動型ILPシステムを核とした各種の発展を中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
8 解集合プログラミングに基づくILPシステムの導入
【事前学習】解集合プログラミングに基づくILPシステムに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる
【事後学習】ASPを表現言語とするILPシステムの問題設定と動作原理を中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る
【授業形態】対面授業
9 解集合プログラミングに基づくILPシステムの発展
【事前学習】解集合プログラミングに基づくILPシステムの発展に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる
【事後学習】論理に基づく選好学習を中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る
【授業形態】対面授業
10 ニューロシンボリック学習
【事前学習】ニューロシンボリック学習に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】論理プログラムを基礎とするニューロシンボリック学習の枠組みを中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
11 ニューロシンボリック解集合プログラミング
【事前学習】ニューロシンボリック解集合プログラミングに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】解集合プログラミングを基礎とするニューロシンボリック学習の枠組みを中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
12 微分可能帰納論理プログラミング
【事前学習】微分可能帰納論理プログラミングに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】微分可能帰納論理プログラミングによる問題の表現と学習方法を中心に復習し，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
13 帰納論理プログラミングによる問題解決の実践：テーマの設定と実践
【事前学習】帰納論理プログラミングによる問題解決に関し，各自でテーマを設定する （3時間）
【事後学習】各自で設定したテーマに対して実践をおこなう （3時間）
【授業形態】対面授業
14 帰納論理プログラミングによる問題解決の実践：実践の続きとレポート作成
【事前学習】実施した実践を振り返り，必要な追加実験等を行う （3時間）
【事後学習】実践の結果を学期末レポートとしてまとめる （3時間）
【授業形態】課題研究
15 期末発表会とフィードバック
【事前学習】発表資料を準備する （1時間）
【事後学習】発表会での議論を踏まえ，今後の課題について考察する．また，これまでの学修内容を振り返り，どの様な発展が考えられるか考察する （1時間）
【授業形態】対面授業
その他
教科書 使用しない
参考書 参考書は，随時指定する．また一部，原著論文やオンライン教材を利用する
成績評価の方法及び基準 レポート:手法の適切さと理解度合，レポートとしての完成度を中心に，設定した問題内容も考慮して評価する(60%)、授業参画度:講義内容・輪講内容に対する議論への参画度により評価する(40%)
期末レポート未提出の場合はE判定とする
オフィスアワー 質問は随時を受け付ける．原則，事前にメール等でアポイントをとること

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