先端人工知能論I

先端人工知能論Ⅰ／Frontier Artificial Intelligence I
火曜日／Tuesday 14:55-16:40
Online zoom lecture

授業の目標、概要

人工知能分野において、現在、Deep learning技術の習得は必須項目である。先端人工知能論では、Deep learning技術を理解するのに必要な数理、手法ならびに基礎的応用を系統的に取り上げ、分野における最新トピックまでを概観する。講義は、現在、Deep learningの手法や応用の研究で世界的に活躍している研究者複数で担当する。また、ブラウザ上からGPUを利用したpythonコーディングが可能なオンラインシステムにより、演習を通じての技術習得を目指す。

授業のキーワード

深層学習, ニューラルネットワーク, 機械学習, 画像認識

授業の方法

講義と演習(Hands-on)

成績評価方法

出席、演習平常点、課題提出による。

授業計画（2023年度）

日付授業内容
2023/04/11イントロダクション，最近の動向（原田）
2023/04/18機械学習基礎（原田）
2023/04/25Pythonと科学計算（神嶌）
2023/05/02画像認識 １（中山）
2023/05/09ハンズオン１ numpyによる機械学習手法の実装（鄭）
2023/05/16画像認識 ２（中山）
2023/05/23画像認識 ３（中山）
2023/06/06ハンズオン２ CNNの実装（鄭）
2023/06/13生成モデル１（佐藤）
2023/06/20生成モデル２（佐藤）
2023/06/27生成モデル３（佐藤）
2023/07/04生成モデル４（佐藤）
2023/07/11特別講演もしくは休講

教科書

指定しない

参考書

岡谷 貴之，「深層学習」 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) ，講談社，2015, ISBN-13: 978-4061529021.

原田 達也，「画像認識」 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)， 講談社，2017, ISBN-13: 978-4061529120.

履修上の注意

講義はzoomによるオンライン講義となる。線形代数，偏微分，確率論およびpythonプログラミングを前提知識とし，これらを習得済の者に履修資格がある。
本講義は、14:55-16:40の105分講義となる。