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最終更新日：2026年10月16日

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広域システム特論V（７）

機械学習応用 / Applied Machine Learning
本講義では、機械学習応用についてグループ演習を中心に学習する。機械学習コンペティションの課題を通じた機械学習の応用方法や、大規模言語モデルの仕組み・活用方法について学ぶ。
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時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08D1342907
FAS-DA4E29L1
広域システム特論V（７）
馬場　雪乃
A1 A2
金曜3限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
教養学部
授業計画
以下の計画で実施する予定だが、履修者の興味や事前知識に応じて変更する可能性がある。 1. 機械学習応用：探索的データ分析 2. 機械学習応用：特徴量エンジニアリング 3. 機械学習応用：モデルの評価・改善 4. 機械学習応用：ハイパーパラメータチューニング 5. 大規模言語モデルの基礎 6. 大規模言語モデルの活用：プロンプトエンジニアリング 7. 大規模言語モデルの活用：ファインチューニング 8. 大規模言語モデルの活用：APIの利用
授業の方法
講義およびコンピュータを用いた演習
成績評価方法
プレゼンテーション等によって評価する
履修上の注意
Pythonおよび機械学習の基礎知識が必要となる。グループワークを行うため、授業の際は自身のPCを持参すること。
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