- 開講元
- 経営工学コース
- 担当教員名
- 中田 和秀
- 授業形態
- 講義 (対面型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 火3-4(W9-508) 金3-4(W9-508)
- クラス
- -
- 科目コード
- IEE.A430
- 単位数
- 2
- 開講年度
- 2023年度
- 開講クォーター
- 4Q
- シラバス更新日
- 2023年11月8日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
media
講義の概要とねらい
本講義では、機械学習にまつわる数学的理論などについて学ぶ。
到達目標
機械学習の解析法について深く学び、最適化問題を解決する技術や考え方を身につける。
キーワード
最適化、機械学習
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
授業の進め方
毎回の授業で出席を取る。
学生には授業前にテキストを読んでおくことを求める。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 非線形最適化1 | 各授業内で指示する |
| 第2回 | 非線形最適化2 | 各授業内で指示する |
| 第3回 | 教師あり学習１ | 各授業内で指示する |
| 第4回 | 教師あり学習２ | 各授業内で指示する |
| 第5回 | SVM 1 | 各授業内で指示する |
| 第6回 | SVM 2 | 各授業内で指示する |
| 第7回 | 中間テスト | 各授業内で指示する |
| 第8回 | クラスタリング1 | 各授業内で指示する |
| 第9回 | クラスタリング 2 | 各授業内で指示する |
| 第10回 | 特徴抽出１ | 各授業内で指示する |
| 第11回 | 特徴抽出２ | 各授業内で指示する |
| 第12回 | 生成モデル１ | 各授業内で指示する |
| 第13回 | 生成モデル２ | 各授業内で指示する |
| 第14回 | 中間テスト | 各授業内で指示する |
授業時間外学修（予習・復習等）
学修効果を上げるため，配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
指定なし
参考書、講義資料等
講義資料は事前にT2SCHOLAにアップする
成績評価の基準及び方法
機械学習とテキストマイニングの理解度を評価する。成績はテストとレポートで行う。
関連する科目
- IEE.A206 ： オペレーションズ・リサーチ 基礎
- IEE.A330 ： オペレーションズ・リサーチ応用
- IEE.A331 ： モデル化とOR
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
履修の条件を設けない
