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最終更新日：2024年4月22日

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先端人工知能論Ⅱ

先端人工知能論II ／Frontier Artificial Intelligence II
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。
MIMA Search
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4850-1026
GIF-MX6d10L1
先端人工知能論Ⅱ
教員
A1 A2
火曜4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
情報理工学系研究科
授業計画
第1回 イントロダクション 第2回 NLP 第3回 NLP 第4回 プロジェクト説明 第5回 NLP 第6回 NLPハンズオン 第7回 強化学習 第8回 強化学習 第9回 強化学習 第10回 リザバーコンピューティング 第11回 強化学習応用 第12回 特別講演（もしくは休講） 第13回 プロジェクト最終発表会，認定書授与
授業の方法
講義、演習(Hands-on)、プロジェクト発表
成績評価方法
出席、演習平常点、課題提出・発表による。
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. 森村 哲郎, 「強化学習」 (機械学習プロフェッショナルシリーズ), 講談社，2019, ISBN-13: 978-4065155912.
履修上の注意
講義はzoomによるオンライン講義となる。線形代数，偏微分，確率論およびpythonプログラミングを前提知識とし，これらを習得済の者に履修資格がある．
その他
本講義は、14:55-16:40の105分講義となる。
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