| Course Name | Year | Term | Period | Faculty / Graduate School | All Instructors | Credits |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 33718:AI and Machine Learning (T1) § 33719:Theory of Numerical Analysis (X1) § 33720:AI and Machine Learning (T5) | 2024 | Spring | Mon3 | College of Science and Engineering | KOHATSU-HIGA ARTURO、MIYANO TAKAYA | 2 |
Campus
BKC
Class Venue
Co-learning305
Language
日本語で授業を行う。
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 |
|
| 2～5/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 |
|
| 6~9/Kohatsu | 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 |
|
| 10～11/宮野尚哉 | 教師なし機械学習 |
k-means法，特徴抽出，データクラスタリング |
|
| 12~15 Kohatsu | 教師なし学習の数学 |
K-means法, ニューラルネットワーク, 画像処理、畳み込み |
Class Format
必要に応じてメディア授業にする。
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。宮野を担当する分では3課題、Kohatsuを担当する分では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/
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