Course Name Year Term Period Faculty / Graduate School All Instructors Credits
32880:[2025 Spring]Professional Lectures (Advanced) III (Applications of Deep Learning)(6T) 2025 Spring Tue1 College　of　Science　and　Engineering NAKAYAMA RYOHEI 2

Campus

BKC

Class Venue

Prism34

Language

日本語

Course Outline and Method

　本講義では，近年，データ解析分野においてデファクトスタンダートとなっている深層学習（Deep Learning）について応用例を示しながら解説する．また，知識の深化のためMATLABによるプログラミングで実装する．PCが利用可能な情報教室で実施するが，出来るだけMATLABの最新versionをインストールしたPC（WIndows／Macいずれも可）を持参すること．

Student Attainment Objectives

　画像を中心とした深層学習の基礎知識を身につけ，様々な専門分野でその知識を有効に利用できるようになることを目標とする．

Recommended Preparatory Course

　AI・機械学習の内容を修得していることを前提とする．計算機，信号処理，微分，線形代数，確率統計の知識がない人でも理解できるよう，復習も交えながら説明するが，それらの基礎的な知識を有していることが望ましい．また，プログラミング，メディア情報処理の講義を履修しておくことを勧める．

Course Schedule

Lecture/Instructor（When there are multiple instructors) Theme
Keyword, References and Supplementary Information
-

各回の課題の解説で+R授業を実施

1

深層学習の基礎

畳み込みニューラルネットワーク，誤差逆伝播法，確率的勾配降下法

2

分類モデル 1

既存モデルの実装，データ拡張，クラス間不均衡

3

分類モデル 2

既存モデルの実装，転移学習，attention機構

4

回帰モデル

画像の高解像度化

5

時系列データの分類，予測

時系列データの取り扱い

6

分割モデル 1

既存モデルの実装

7

分割モデル 2

既存モデルの実装

8

物体検出モデル 1

既存モデルの実装

9

物体検出モデル 2

既存モデルの実装

10

生成モデル 1

AutoEncoderベースモデルの実装

11

生成モデル 2

AutoEncoderベースモデルの異常検知への応用

12

生成モデル 3

GANベースモデルの実装

13

生成モデル 4

GANベースモデルの異常検知への応用

14

確認テスト

確認テストと解説

Class Format

第1回～14回を対面授業にて実施

Recommendations for Private Study

講義前に配布するレジュメを使い復習に時間を割いて下さい．また，実際に自分でプログラミングし，実行することにより理解を深めてください．

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

確認テスト時以外は毎回課題を実施する．
第14回は基礎技術の理解を問う確認試験を実施し，課題と受講態度，試験結果を基に成績評価する．
・平常点：毎回課題 13回実施予定＋受講態度（50％）
・確認試験 1回実施予定（50％）

Grade Evaluation Method （Note）

Advice to Students on Study and Research Methods

様々な応用例を示しながら，深層学習の基礎を解説します．将来，データサイエンスなどの職種に興味がある方は，ぜひ受講してください．

Textbooks

Textbooks （Frequency of Use, Note）

講義前に，レジュメを配布

Reference Books

Reference Books （Frequency of Use, Note）

関連書籍は多数あるので，自分に合うものを探して学習に役立ててください．

Web Pages for Reference

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

Talk with Students,Other (Separate instructions will be provided)

Other Comments

自分が疑問に思ったこと，理解が難しかったことは，周りの人も同じように思っていることが多いです．遠慮せず，講義中に質問をしてもらえると周りの人の理解にもつながります．
【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/