大学院
HOME 大学院 知識情報処理論
戻る
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため，URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日：2025年4月1日

授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。

知識情報処理論

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。
MIMA Search
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3912137
GAG-CC6204L1
知識情報処理論
門田　幸二
A1
集中
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
1
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
農学生命科学研究科
授業計画
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）
授業の方法
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。
成績評価方法
レポートで評価します。
教科書
特になし。
参考書
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。
履修上の注意
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。
その他
説明(medium of instrucion)：J 、資料(course materials)：J 許可なく講義画面のスクリーンショットを撮影することや、講義の録画・録音すること、これらを第三者がわかるような形でアップロードすることは、不正行為と見なされます。講義のZoom URLを第三者に提供することも不正行為と見なされます。
戻る