先端人工知能論Ⅱ

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。

google form登録について

連絡事項の通知の為、本講義のメーリングリストを作成します。本講義受講生は以下のgoogle formより登録の方をお願いします。
googleフォーム

授業計画

日付内容
10月05日イントロダクション
10月12日NLP(鶴岡慶雅教授)
10月19日NLP(鶴岡慶雅教授)
10月26日プロジェクト説明,リザバーコンピューティング(中嶋浩平准教授)
11月02日 NLP(鶴岡慶雅教授)
11月09日 NLPハンズオン(原田達也教授)
11月16日強化学習(サイバーエージェントAI Lab研究所 森村哲郎氏)
11月23日 (休み,勤労感謝の日)
11月30日強化学習(サイバーエージェントAI Lab研究所 森村哲郎氏)
12月07日強化学習(サイバーエージェントAI Lab研究所 森村哲郎氏)
12月14日強化学習応用(ATR 内部英治氏)
12月21日特別講演(IBM 井手剛氏)
01月04日休講(プロジェクト準備日)
01月11日プロジェクト最終発表会,認定書授与

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.
  • 森村 哲郎,「強化学習」 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) ,講談社,2019, ISBN-13: 978-4065155912.

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、15:10-16:40の90分講義となる。