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講義名

機械学習Ⅰ(2K1)

ナンバリング

IK21-CS1-L-22

開講学部学科

2024経営情報-データサイエンス

開講学年

２年

開講期

前期

担当者

岡田　真

単位数

2

授業の目的

　本講義ではニューラルネットワーク，とりわけ現在の人工知能 (AI) 技術の根幹をなすディープラーニングを用いたデータ処理と学習について学ぶ．ニューラルネットワーク，畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャや層の機能について説明して，ディープラーニングに関する基礎事項をまとめる．また．Python 言語を用いた学習アルゴリズムや畳み込みニューラルネットワーク等のプログラムを実装する．(時間数：90 分 × 2 時限 × 16 回）
　本授業は対面で実施する．

科目に関するDP
（ディプロマポリシー）

特に重要

1

重要

2

望ましい

学修到達目標

1 さまざまな AI 技術や，機械学習とニューラルネットワークとディープラーニングとの関係について説明できる．

2 生体神経回路網とニューラルネットワークの相違点について説明できる．

3 ニューラルネットワークやディープラーニングの学習アルゴリズムについて説明できる．

4 必要なデータセットの入手や前処理を実行できる．

5 ニューラルネットワークをプログラム実装できる．

関連科目

プログラミング実習I，プログラミング実習II，機械学習Ⅱ

評価方法

実習レポート (30%)，試験の成績 (60％)，学習状況 (10％) で評価する．試験の成績には随時実施する小テストの成績も含まれる．

受講心得

機械学習，ディープラーニングの基礎や技術について学んでもらいたい．新しい知識を理解し吸収しようとする意欲が最も大切である．日々の復習・予習をし，疑問点があれば持ち越さないようにして担当教員に質問して解決しておく．

関連リンク

授業計画

教材・参考書