- 開講元
- 情報通信系
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 月7-8(W331) 木7-8(W331)
- クラス
- -
- 科目コード
- ICT.S311
- 単位数
- 2
- 開講年度
- 2018年度
- 開講クォーター
- 3Q
- シラバス更新日
- 講義資料更新日
- 2018年11月21日
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
講義
第1回 前半7回の講義の概要。生体のニューラルネットワークとその工学的モデル。モデルの計算方法。計算に用いる各種フレームワークの紹介。
2018年09月27日(木) 7-8時限開講
講義
第2回 階層型ニューラルネットワーク学習の数学的基礎その１(各種活性化関数、SoftMax、ロジスティック回帰、勾配法、チェインルール)
2018年10月01日(月) 7-8時限開講
講義
第3回 階層型ニューラルネットワーク学習の数学的基礎その2(誤差逆伝搬法とその回帰的計算方法)
2018年10月04日(木) 7-8時限開講
講義
第4回 階層型ニューラルネットワークの学習のRaspberryPiへの実装と実行、性能の体験。Convolutional Neural Networkの計算原理(コンボリューションとプーリング、SoftMaxの計算とその役割)と性能向上法(汎化性能向上と過学習防止の技法)
2018年10月11日(木) 7-8時限開講
講義
第5回
2018年10月15日(月) 7-8時限開講
講義
第6回
2018年10月18日(木) 7-8時限開講
講義
第7回 Convolutional Neural Network学習の数学的基礎(勾配法と誤差逆伝搬法の適用)。Convolutional Neural Networkの学習のRaspberryPiへの実装と実行、性能の体験。
2018年10月22日(月) 7-8時限開講
講義
第8回 前半の理解度確認のための演習(中間試験)、実習(プログラミング)
2018年10月25日(木) 7-8時限開講
講義
第9回 後半８回の概要。３種類の機械学習「教師あり回帰」「教師あり分類」「教師なし学習」について。Pythonを用いた機械学習の環境準備。
2018年10月29日(月) 7-8時限開講
機械学習2_1(1468KB) 
講義
第10回 最小二乗法、オーバーフィッテイング, スパース学習、ロバスト学習。
2018年11月01日(木) 7-8時限開講
講義
第11回 機械学習ライブラリscikit-learnを使った分類問題。ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、カーネルトリック、決定木学習。
講義
第12回 データ前処理について。欠測値、特徴量の尺度、L1正則化。
2018年11月08日(木) 7-8時限開講
講義
第13回 最尤推定法、確率を用いた推定理論、推定量の一致性と不偏性。EMアルゴリズム、ベイズ推定、確信度。
2018年11月12日(月) 7-8時限開講
講義
第14回 クラスタ分析、教師なし学習について。パラメータのグリッドサーチ。
2018年11月15日(木) 7-8時限開講
講義
第15回
2018年11月19日(月) 7-8時限開講
講義
第16回 アンサンブル学習、ブースティング法。
2018年11月22日(木) 7-8時限開講
講義
第17回 理解度確認のための期末試験。
2018年11月26日(月) 7-8時限開講
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