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科目名 | 情報科学特別講究Ⅳ | ||||
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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 |
学期 | 後期 | 履修区分 | 必修 |
授業テーマ | データマイニング・機械学習技術の修得 |
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授業のねらい・到達目標 | データマイニングおよび機械学習に関する基礎知識・技術を体系的に習得する.加えて,議論を等を通じ,プレゼンテーション能力とディスカッション能力を養うことを目指す. |
授業の方法 | 受講者全員参加による輪講と議論を繰り返す |
事前学修・事後学修,授業計画コメント | 事前に輪講資料を読んでおくこと.また,発表用の資料を準備すること |
授業計画 | |
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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) |
2 |
ベイズの定理とナイーブベイズ [準備] 資料を読んでおくこと |
3 |
ベイジアンネットワーク:導入 [準備] 資料を読んでおくこと |
4 |
ベイジアンネットワーク:発展 [準備] 資料を読んでおくこと |
5 |
深層学習:導入 [準備] 資料を読んでおくこと |
6 |
深層学習:CNN [準備] 資料を読んでおくこと |
7 |
深層学習:RNN,LSTM [準備] 資料を読んでおくこと |
8 |
深層学習:オートエンコーダ [準備] 資料を読んでおくこと |
9 |
深層学習:GAN [準備] 資料を読んでおくこと |
10 |
表現学習:導入 [準備] 資料を読んでおくこと |
11 |
表現学習:非言語データの表現学習 [準備] 資料を読んでおくこと |
12 |
表現学習:非ユークリッド空間への埋め込み [準備] 資料を読んでおくこと |
13 | 総合演習,期末報告会の準備 |
14 | 期末報告会と議論 |
15 | これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める |
その他 | |
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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%) |
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. |