Course Name Year Term Period Faculty / Graduate School All Instructors Credits
31833:AI and Machine Learning (T1) § 31834:Theory of Numerical Analysis (X1) § 31835:AI and Machine Learning (T5) 2023 Spring Mon3 College　of　Science　and　Engineering OSAKA HIROYUKI、MIYANO TAKAYA 2

Campus

BKC

Class Venue

Co-learning301

Language

Japanese

Course Outline and Method

本講義は、機械工学科のディシプリンと数理科学科のディシプリンを融合させたハイブリッド講義である．本講義では，「機械学習」と一般的に呼ばれるデータ処理の手法を網羅し，前半はその実践，後半はその理論的な背景を学ぶ．但し, 後半部分は理論が中心であり, プログラムの紹介はするが, プログラムの実装については行わない. プログラムの実装を学びたい方は, 各学科のプログラミング演習を履修するjことを薦める.

Student Attainment Objectives

機械学習に関して、理論的な土台にもとづく実践力を身に着ける。

Recommended Preparatory Course

Course Schedule

Lecture/Instructor（When there are multiple instructors) Theme
Keyword, References and Supplementary Information
1/宮野尚哉

AI開発環境

Python, VS Code, 仮想環境

2～4/宮野尚哉

教師あり機械学習

多層パーセプトロン，誤差逆伝搬法，時系列予測，深層学習

5～7/宮野尚哉

教師なし機械学習

k-mean法，特徴抽出，データクラスタリング

8 ~9大坂博幸

確率の復習

確率分布，期待値

10~12　 大坂博幸

教師あり機械学習の数学

分類と回帰，最小二乗法と最尤法，カーネル法、勾配法

13~15　大坂博幸

教師なし学習の数学

K-mean,法 ニューラルネットワーク, 画像処理、畳み込み

Class Format

BCP停止の場合は、BCPレベル0～2の記載どおりに授業が行われます。
During the suspension period of BCP, classes will be as described in BCP levels 0-2.

【BCPレベル1~2の場合 / In the case of BCP level 1-2】
・原則として，第1回～８回を対面にて実施する。第9回～第15回はwebにて実施する。

【BCPレベル3~4の場合 / In the case of BCP level 3-4】
・第1回～15回をWebにて実施する。

Recommendations for Private Study

講義の理解のためには講義中に出された演習・課題等をこなすことが必要である。

Grade Evaluation Method

Kind Percentage Grading Criteria etc.
Final Examination (Written) 0

Report Examination
(A report to be submitted by the unified deadline)		 0

Exams and/or Reports other than those stated above, and Continuous Assessment　
(Evaluation of Everyday Performance in Class)		 100

授業テーマごとにレポート課題を提示するので、解答をレポートとして提出すること。第1回～７回では3課題、第8回～15回では2課題を提示する。各課題に対するレポートの点数の和によって評価を行う。

Grade Evaluation Method （Note）

Advice to Students on Study and Research Methods

Textbooks

Textbooks （Frequency of Use, Note）

Reference Books

Reference Books （Frequency of Use, Note）

Web Pages for Reference

How to Communicate with the Instructor In and Out of Class(Including Instructor Contact Information)

Learning Management System （manaba+R）,Talk with Students,Other (Separate instructions will be provided)

Other Comments

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URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/