2023年度 実施内容

2023年度実施内容

開講までの準備
- Google アカウントを作成し、PFN社 Chainerチュートリアルの「1.はじめに」と「2. Python入門」を済ませておいてください。これらの知識は講義の復習やレポート作成の際に必要になります。なお、本講座ではChainerは学習対象ではありません。深層学習ライブラリはKerasを用います。
講義資料、Jupyter notebookなど
- 教科書のサポートページを参照してください
  - スライド
  - Jupyter notebook
機械学習基礎 9/28(木)、10/5(木)、12(木)、19(木) 12:50-16:00
- 9/28(木): 概要、機械学習の基本的な手順
- 10/5(木): 決定木、単純ベイズ識別
- 10/12(木): ロジスティク識別、回帰
- 10/19(木): サポートベクトルマシン、ニューラルネット
機械学習応用 10/26(木)、11/2(木)、9(木)、16(木) 8:50-16:00
- 10/26(木): 深層学習、アンサンブル学習
- 11/2(木): モデル推定、パターンマイニング
- 11/9(木): 系列識別、半教師あり学習
- 11/16(木): 強化学習、生成AI
テキスト: 荒木雅弘著「フリーソフトではじめる機械学習入門 (第2版) Python/Wekaで実践する理論とアルゴリズム」（森北出版 2018年）（出版社のページ）