実データで学ぶ人工知能講座(AIデータフロンティアコース)
| DATE | TOPIC | SLIDES | TASK | ROOM |
|---|---|---|---|---|
| 2019年08月31日 | CSプレースメントテスト | プログラミング | 工学部2号館 4F 246号講義室 (※(注記)アクセスをご覧ください) | |
| 2019年09月14日 | CS補講1 OS,正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム | 補習教材 | 4F 246講義室(※(注記)変更になりました) | |
| 2019年09月21日 | CS補講2 OS、正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム | 補習教材 | 4F 246講義室 | |
| 2019年09月28日 | CS補講3 OS,正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム | 補習教材 | 4F 246講義室 | |
| 2019年10月05日 | 講義・演習1 知能とは,不完全性定理,記号接地問題,フレーム問題 | 講義資料 | 4F 246講義室 | |
| 2019年10月19日 | 講義・演習2 機械学習とは,線形回帰,分類モデル | 講義資料 | 4F 246講義室 | |
| 2019年11月02日 | 講義・演習3 リサンプリング法,交差検証,精度評価,正則化 | 講義資料 | 4F 246講義室 | |
| 2019年11月09日 | 講義・演習4 決定木,SVM, 教師なし学習 | 講義資料 | 4F 246講義室 | |
| 2019年11月16日 | 講義・演習5 NN, CNN, DNN, BP, 転移学習 | 講義資料 | 4F246講義室 | |
| 2019年11月23日 | 講義・演習6 強化学習 | 講義資料 | 10F 電気系会議室5 | |
| 2019年11月30日 | 講義・演習7 RNN, Encoder-Decoder, Attention | 講義資料 | 4F 246講義室 | |
| 2019年12月07日 | 講義・演習8 サーチ,ゲーム,A* | 講義資料 | 4F 246講義室 | |
| 2019年12月14日 | 講義・演習9 CV・NLP一般 | 講義資料 | 4F 246講義室 | |
| 2020年01月11日 | 発表会 | 発表会詳細 | 3F 会議室1A、1B 、1C |
| DATE | 2019年08月31日 |
|---|---|
| TOPIC | CSプレースメントテスト |
| TASK | プログラミング |
| ROOM | 工学部2号館 4F 246号講義室 (※(注記)アクセスをご覧ください) |
| DATE | 2019年09月14日 |
|---|---|
| TOPIC | CS補講1 OS,正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム |
| TASK | 補習教材 |
| ROOM | 4F 246講義室(※(注記)変更になりました) |
| DATE | 2019年09月21日 |
|---|---|
| TOPIC | CS補講2 OS、正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム |
| TASK | 補習教材 |
| ROOM | 4F 246講義室 |
| DATE | 2019年09月28日 |
|---|---|
| TOPIC | CS補講3 OS,正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム |
| TASK | 補習教材 |
| ROOM | 4F 246講義室 |
| DATE | 2019年10月05日 |
|---|---|
| TOPIC | 講義・演習1 知能とは,不完全性定理,記号接地問題,フレーム問題 |
| TASK | 講義資料 |
| ROOM | 4F 246講義室 |
| DATE | 2019年10月19日 |
|---|---|
| TOPIC | 講義・演習2 機械学習とは,線形回帰,分類モデル |
| TASK | 講義資料 |
| ROOM | 4F 246講義室 |
| DATE | 2019年11月02日 |
|---|---|
| TOPIC | 講義・演習3 リサンプリング法,交差検証,精度評価,正則化 |
| TASK | 講義資料 |
| ROOM | 4F 246講義室 |
| DATE | 2019年11月09日 |
|---|---|
| TOPIC | 講義・演習4 決定木,SVM, 教師なし学習 |
| TASK | 講義資料 |
| ROOM | 4F 246講義室 |
| DATE | 2019年11月16日 |
|---|---|
| TOPIC | 講義・演習5 NN, CNN, DNN, BP, 転移学習 |
| TASK | 講義資料 |
| ROOM | 4F246講義室 |
| DATE | 2019年11月23日 |
|---|---|
| TOPIC | 講義・演習6 強化学習 |
| TASK | 講義資料 |
| ROOM | 10F 電気系会議室5 |
| DATE | 2019年11月30日 |
|---|---|
| TOPIC | 講義・演習7 RNN, Encoder-Decoder, Attention |
| TASK | 講義資料 |
| ROOM | 4F 246講義室 |
| DATE | 2019年12月07日 |
|---|---|
| TOPIC | 講義・演習8 サーチ,ゲーム,A* |
| TASK | 講義資料 |
| ROOM | 4F 246講義室 |
| DATE | 2019年12月14日 |
|---|---|
| TOPIC | 講義・演習9 CV・NLP一般 |
| TASK | 講義資料 |
| ROOM | 4F 246講義室 |
| DATE | 2020年01月11日 |
|---|---|
| TOPIC | 発表会 |
| TASK | 発表会詳細 |
| ROOM | 3F 会議室1A、1B 、1C |
2025 10月 |
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| PCに関して | プレースメントテストと演習で使用しますのでご自分のPCをお持ちください. 授業では,Wifiでインターネットに接続し,SSH経由でサーバにログインして演習をして頂きます. 開発環境はウェブブラウザからアクセスできます.深層学習ではプラットフォームはChainerを用います. Pythonをサーバで使えるようにしてありますが, 一部,displayを使う演習があり,その際はPythonがご自分のPCで動くと良いと思います. 即AIの演習のみ,Microsoft Azure アカウントがあるとより理解が深まります. |
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| 教科書など | オンライン教材 機械学習や深層学習に関しては,courseraやudacityなどのオンライン教材がございます.また,東大松尾研は資料を公開しています.教科書としては,Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Aurélien Géron (著),深層学習 Ian Goodfellowら(著),深層学習 人工知能学会(編)などがございます. |
| その他注意点 | メールやSlackで講義のアナウンスをすることがあります.自宅で読めたりSlackの登録が可能なメールアドレスをご登録頂くと良いと思います. |