先端人工知能論Ⅰ

先端人工知能論Ⅰ／Frontier Artificial Intelligence I

人工知能分野において、現在、Deep learning技術の習得は必須項目である。先端人工知能論では、Deep learning技術を理解するのに必要な数理、手法ならびに基礎的応用を系統的に取り上げ、分野における最新トピックまでを概観する。講義は、現在、Deep learningの手法や応用の研究で世界的に活躍している研究者複数で担当する。また、ブラウザ上からGPUを利用したpythonコーディングが可能なオンラインシステムにより、演習を通じての技術習得を目指す。

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授業計画

2020/04/07　佐藤一誠　Introduction: 概論（人工知能、深層学習、応用と社会へのインパクト）、講義概要説明と注意事項． 2020/04/14 原田達也　機械学習基礎 2020/04/21 神嶌敏弘　Pythonと科学計算 2020/04/28 中山英樹 CNN 1：CNN基礎、畳込み、プーリング 2020/05/12 原田達也 Hands-on 1： numpyによる機械学習手法の実装 2020/05/19 中山英樹 CNN 2：画像処理、前処理、Data Augmentation、Batch Normalization、可視化、最新動向 2020/05/26 中山英樹 CNN 3：学習済みネットワークの再利用、転移学習、Fine-Tuning、様々なネットワークとフレーム 2020/06/02 原田達也 Hands-on 2：CNNの実装 2020/06/09 佐藤一誠生成モデル１ 2020/06/16 佐藤一誠生成モデル2 2020/06/23 佐藤一誠生成モデル3 2020/06/30 佐藤一誠生成モデル Hands-on 2020/07/07 丸山宏 (PFN) 特別講演 2020/07/14 予備日

授業の方法

講義と演習(Hands-on)

成績評価方法

出席、演習平常点、課題提出による。

教科書

指定しない

参考書

岡谷貴之，「深層学習」 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) ，講談社，2015, ISBN-13: 978-4061529021. 原田達也，「画像認識」 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)，講談社，2017, ISBN-13: 978-4061529120.

履修上の注意

オンライン講義になる可能性があります。