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情報科学特別講究Ⅳ

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令和2年度入学者 情報科学特別講究Ⅳ
令和元年度以前入学者 情報数理特別講究Ⅳ
教員名 尾崎知伸
単位数    1 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 地球情報数理科学専攻
学期 後期 履修区分 選択必修
授業の形態 主として同時双⽅向型授業（Zoomによるライブ中継）
授業概要 データマイニングに関する基礎知識として確率モデル，深層学習，表現学習を取り上げ，それぞれ基本となる手法・技術について学修する．
授業のねらい・到達目標 確率モデル，深層学習，表現学習に関する基礎知識・技術を体系的に習得する．
技術内容に対して議論とプレゼンテーションができる．
授業の方法 講義と演習を繰り返す．また，簡単なデータ分析を行い発表を行う.
授業計画
1 ガイダンス（授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する）
機械学習プロセスの概観
【事前学習】シラバスを確認する．当該分野に関する簡単な調査を行う （2時間）
【事後学習】機械学習プロセスについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
2 ベイズの定理とナイーブベイズ
【事前学習】ナイーブベイズに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】ナイーブベイズ法について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
3 ベイジアンネットワーク：導入
【事前学習】ベイジアンネットワークに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】ベイジアンネットワークの概要について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
4 ベイジアンネットワーク：発展
【事前学習】ベイジアンネットワークに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】ベイジアンネットワークのメカニズムについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
5 深層学習：導入
【事前学習】深層学習に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】深層学習の概要について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
6 深層学習：CNN
【事前学習】CNNに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】CNNについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
7 深層学習：RNN，LSTM
【事前学習】RNN，LSTMに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】RNN・LSTMについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
8 深層学習：オートエンコーダ
【事前学習】オートエンコーダに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】種々のオートエンコーダについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
9 深層学習：GAN
【事前学習】GANに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】GAN・生成モデルについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
10 表現学習：導入
【事前学習】表現学習に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】表現学習の概要について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
11 表現学習：非言語データの表現学習
【事前学習】非言語データの表現学習に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】種々の表現学習手法について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
12 表現学習：非ユークリッド空間への埋め込み
【事前学習】非ユークリッド空間を用いた表現学習に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】非ユークリッド空間への埋め込みについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
13 総合演習，期末報告会の準備
【事前学習】発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う （2時間）
14 期末報告会と議論
【事前学習】発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める （2時間）
15 これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める
【事前学習】これまでの資料を振り返る （2時間）
【事後学習】今後の発展について考察する （2時間）
その他
教科書 使用しない
参考書 随時，指示する
成績評価の方法及び基準 授業参画度(100%)
授業参画度は，議論の様子と期末報告会の内容により評価する．
オフィスアワー 随時を受け付ける．原則，事前にメール等でアポイントをとること．

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