GPのイメージ 遺伝的プログラミング（GP)は、遺伝的アルゴリズム（GA)の遺伝子型を構造的な表現が扱えるように拡張し、プログラム生成や学習、推論、概念形成などに応用することを目指しています。GPの考え方をAIに適用し、学習、推論、問題解決を実現する試みを進化論的学習と呼びます。右図にGPのイメージを示します。 GPの基本 GPでは、グラフ構造（特に木構造）を扱えるようにGAの手法を拡張します。一般的に木構造はLISPのS式 で記述できるので、GPでは遺伝子型としてLISPのプログラムを扱うことが多いです。さらに木構造に対する GPオペレータとして次のようなものを用意します。 突然変異 … 部分木の変更 逆位 … 兄弟木の並び替え 交叉 … 部分木の取り替え 後はGAと同様に、選択淘汰、生殖を繰り返します。そうすれば、図のオペレータにより少しずつプログラムの構造が変化し、より適した（賢い）
後期課題 内容 PyQt2 までの練習問題をできたところまで。 〆切 2011 年 2 月 18 日 (金) P.M.5:00 課題が完成したら下の 提出 ボタンを押して提出してください。 (提出できるのは実習室からのみです) 集計リスト 前期課題 プログラミング技術研究 の前期課題を提出してください。 内容 HTML5のCanvasを使ったブロック崩しゲーム 〆切 2010 年 9 月 2 日(金) 課題が完成したら下の 提出 ボタンを押して提出してください。 (提出できるのは実習室からのみです) 集計リスト 提出時の注意 提出するファイルが複数ある場合は、tar コマンドで一つのファイルにまとめて提出してください。 （使用例） 以下のコマンドで kadai.tar にファイルがまとめられるので、 kadai.tar を提出してください。 # tar cvf kadai.tar 提出する
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 シンガポール国立大学と中国の浙江大学に所属する研究者らが発表した論文「EasySpider: A No-Code Visual System for Crawling the Web」は、Excelを使用するように視覚的にWebスクレイピングタスクを設計し、実行できるカスタマイズ可能なWebクローラーシステムを提案した研究報告である。公式ページはこちら。 このシステムは、マウス操作のGUI（Graphical User Interface）を使用して提供されており、コーディングの経験がなくても使えるため、ノンプログラマーでも簡単にタスクを設
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