| 科目コード |
26C022190 |
| 科目名 |
人工知能 |
| 担当者名 |
吉田 晶子 |
| 授業の概要 |
人工知能の様々な理論について紐解いていきます。
具体的なサンプルプログラムを作成し、課題の作成に取り組みます。 |
| 実務経験 |
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| 事前事後の学習内容 |
提出課題および演習問題に取り組み、自身の理解度を確認します。 |
| 到達目標 |
人工知能に利用されている様々な技術について、理解・応用することができる。 |
| 授業の進め方 |
はじめに解説を聞き、その内容について演習を通して確認をします。
課題に取り組むことで理解を深めるようにします。 |
| 授業計画 |
【第1回】【第2回】 ガイダンス
【第3回】【第4回】 統計的手法（マルコフ連鎖）
【第5回】【第6回】 統計的手法（マルコフ連鎖）
【第7回】【第8回】 パーセプトロン
【第9回】【第10回】 MLP（誤差逆伝播・勾配降下法）
【第11回】【第12回】 MLP（隠れ層）
【第13回】【第14回】 MLP（手書き文字認識）
【第15回】【第16回】 演習
【第17回】【第18回】 CNN
【第19回】【第20回】 CNN （特徴マップ・フィルタリグの可視化）
【第21回】【第22回】 AIをだます
【第23回】【第24回】 MLP（文章作成）
【第25回】【第26回】 self-attention
【第27回】【第28回】 t-sne
【第29回】【第30回】 総合演習 |
| 成績評価方法 |
提出課題（レポート）の結果 80% 平常点評価（課題への取り組み姿勢等） 20% |
| テキスト |
なし |
| 参考文献 |
なし |
