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ソフトウェア科学特論Ⅲ
| 科目名 | ソフトウェア科学特論Ⅲ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 韓東力 | ||||
| 単位数 | 2 | 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 | 前期 | 履修区分 | 選択必修 | ||
| 授業概要 | 機械学習の基礎と応用 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | 本講義では、 (1)機械学習の基礎を理解できる (2)機械学習の技術を応用できる ことを目標とする この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。 |
| 授業の方法 | 専門資料の輪読・討論及び演習を並行する 本授業の事前・事後学習は，各２時間の学習を目安とする。 |
| 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） 【事前学習】シラバスを事前に確認すること。 【事後学習】第2回以降の授業に備え、配布資料に目を通しておくこと。 |
| 2 |
機械学習の概要 【事前学習】第2回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 3 |
機械学習の分類 【事前学習】第3回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 4 |
機械学習における課題 【事前学習】第4回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 5 |
機械学習のプロセス 【事前学習】第5回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 6 |
学習データの準備 【事前学習】第6回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 7 |
学習アルゴリズムの選択 【事前学習】第7回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 8 |
学習データの分析 【事前学習】第8回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 9 |
特徴量の分析 【事前学習】第9回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 10 |
モデルの学習 【事前学習】第10回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 11 |
モデルのチューニング 【事前学習】第11回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 12 |
モデルの検証 【事前学習】第12回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 13 |
学習アルゴリズムの統合 【事前学習】第13回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 14 |
課題学習 【事前学習】第14回授業用の配布資料を読んでくること。 【事後学習】学習した内容を整理すること。 |
| 15 |
まとめ（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】これまでの学習内容で疑問に思ったことをノートにまとめること。 【事後学習】学修した内容の整理し、今後の課題を自己分析し記録すること。 |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 使用しない |
| 参考書 | 使用しない |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度(100%) 授業参画度は、毎回のディスカッションにより評価する。 |
| オフィスアワー | 随時 |