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| 科目名 平成28年度入学者 |
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|---|---|---|---|---|---|
| 科目名 平成27年度以前入学者 |
ソフトウェア科学特論 | ||||
| 教員名 | 北原 鉄朗 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 4 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 情報科学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 選択 | ||
| 授業テーマ | 機械学習の基礎とコンテンツ生成への応用 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | 隠れマルコフモデル、ベイアジンネットワーク、ニューラルネットワーク…これまで様々な機械学習技術がコンテンツの自動生成に応用されてきた。本講義では、様々な機械学習技術を学び、実際にそれを用いてコンテンツを自動生成するプログラムを作成することで、機械学習を実践的に習得することを目標とする。対象とするコンテンツは、音楽、音声、テキストなど原則として何でもよく、受講生本人が自身の興味に従って選ぶこととする（ただし、時系列メディアであることが望ましい）。 |
| 授業の方法 | (1) 受講生による機械学習技術の説明と議論、(2) 機械学習技術を用いてコンテンツ生成プログラムの作成の実習、を適宜織り交ぜながら進める。 |
| 事前学修・事後学修，授業計画コメント | 学部レベルの基本的なプログラミングスキルは習得済みとの前提で進めるので、不安な受講生はあらかじめ復習しておくこと。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 | ガイダンス |
| 2 | 各種機械学習技術の説明(1) |
| 3 | 実習(1) |
| 4 | 各種機械学習技術の説明(2) |
| 5 | 実習(2) |
| 6 | 各種機械学習技術の説明(3) |
| 7 | 実習(3) |
| 8 | 実習(4) |
| 9 | 中間発表 |
| 10 | 各種機械学習技術の説明(4) |
| 11 | 実習(5) |
| 12 | 各種機械学習技術の説明(5) |
| 13 | 実習(6) |
| 14 | 課題学習 |
| 15 | 成果発表 |
| その他 | |
|---|---|
| 成績評価の方法及び基準 | 平常点(100%) |
| オフィスアワー | 研究室在室時はいつでも構わない。在室予定曜日・時限は研究室のドアに貼り出す予定。 |