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年度	2025年度	開講部局	先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻情報科学プログラム
講義コード	WSN30401	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	情報科学特別講義D
授業科目名 （フリガナ）	ジョウホウカガクトクベツコウギディー
英文授業科目名	Special Lecture on Informatics and Data Science D
担当教員名	授業時間割を参照
担当教員名 (フリガナ)	ジュギョウジカンワリヲサンショウ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生   前期   集中
曜日・時限・講義室	(集) 集中
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	対面
			講義中心
単位	1.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	7 : 大学院発展的レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生	先進理工系科学研究科　博士課程前期学生
授業のキーワード	カルマンフィルタ，強化学習
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	本講義では離散時間システムの状態推定と制御をテーマとする．離散時間システムの状態推定方法としてカルマンフィルタについて理解し，離散時間システムの制御方法として強化学習について理解することを目的とする．
授業計画	第1回 確率統計の基礎と逐次最小二乗法 第2回 線形カルマンフィルタ 第3回 拡張カルマンフィルタとアンセンテッドカルマンフィルタ 第4回 粒子フィルタ 第5回 マルコフ決定過程 第6回 価値関数の推定 第7回 方策勾配法 第8回 深層強化学習 最終回にレポート課題を出題する．試験は実施しない．
教科書・参考書等	特になし．必要に応じて資料を授業中に配布する．
授業で使用する メディア・機器等	配付資料
	【詳細情報】	授業時に適宜案内する．
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	本講義の理解に必要な知識は微分積分と線形代数であるため，理解に不安がある人は事前に復習しておくことが望ましい．
履修上の注意 受講条件等
成績評価の基準等	レポートにより評価する．
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。