Graduate
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Last updated at Oct 17, 2025.
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Knowledge Information Processing
人間が行う知識や情報の処理をコンピュータで再現しようとする試みは、古くから続けられてきました。その成果として、線形分離に優れたサポートベクトルマシンや、現在さまざまな分野で活用されている深層学習が挙げられます。これらのアルゴリズムでは、たとえば0と1のような単純な出力しか持たないモデルを複数組み合わせることで、より複雑な情報の記憶や処理が可能になります。この講義では、コンピュータが知識や情報をどのように処理しているかを可視化しながら学び、機械学習の本質を理解することを目指します。
Code
Course title
Lecturer
Semester
Period
3912137
GAG-CC6204L1
Knowledge Information Processing
KOJI KADOTA
Intensive
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Language
Japanese
Credit
1
Lecturers with practical experience
NO
Other Faculty
YES
Course Offered by
Agricultural and Life Sciences
Schedule
2025年10月7日、14日、21日 13:00～17:00
以下を予定しています：
1)機械学習（教師あり学習、教師なし学習、scikit-learn）
2)深層学習（パーセプトロン、ニューラルネットワーク等、scikit-learn、PyTorch）
3)画像分類（ネットワーク設計、判断根拠の可視化等、PyTorch、GradCAM）
4)物体検出（ラベル作成、検出・セグメンテーション、PyTorch、Label Studio）
Teaching Methods
講義はZoomを用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
Method of Evaluation
レポートで評価します。
Required Textbook
特になし。
Reference Books
特になし。講義中に、さらに深く学習するための参考書を紹介する場合があります。
Notes on Taking the Course
講義ではGoogle Colabを利用します。
また、基本的なPythonを利用できる前提で講義します。プログラミング言語未修得者は、「農学生命情報科学特論I」を受講しておいください。
Others
説明(medium of instrucion)：J 、資料(course materials)：J
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