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2019年度 機械学習概論 (3006)

授業科目基本情報

科目区分 基盤科目 教職科目 情報
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 英語
開講時期 履修登録システム 使用する
履修登録期間 2019/04/22~2019/05/15 履修取消期限 2019/05/15

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目 C
履修方法 ・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。
・コア科目の履修方法については、入学年次の教育課程表の(2)履修方法を参照すること。

授業科目概要

担当責任教員 池田 和司
担当教員 池田和司、中村哲、須藤克仁
教育目的/授業目標
指導方針

クラス情報



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授業計画

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 [時間] テーマ 内容
1 5/10 [3] 機械学習の概要 機械学習の概要を説明し,具体例を紹介 (中村)
2 5/14 [3] ビッグデータ 機械学習とは,大数の法則,中心極限定理,ベイズ推定 (池田)
3 5/16 [3] 教師あり学習と教師なし学習 線形回帰,最尤推定,相関と因果関係,クラスタリング,混合モデル,低ランク近似 (池田)
4 5/20 [3] パターン認識 教師あり識別,ベイズ識別 (須藤)
5 5/22 [3] ニューラルネットワーク入門 神経回路網のモデルとニューラルネットワーク (中村)
6 5/24 [3] 理学分野における応用 理学分野における機械学習の応用 (池田)
7 5/28 [3] 言語処理における応用 言語データにおける機械学習の応用 (須藤)
8 6/4 [3] まとめおよび試験

授業日程

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 時間 講義室 備考
1 5/10 3 L3 第一回の小レポートの提出期限は5月17日とします。B棟7階の知能コミュニケーション研究室の前にある提出箱に提出してください。詳細問い合わせは、ml2019@is.naist.jp まで。
2 5/14 3 L3
3 5/16 3 L3
4 5/20 3 L3 第4回の小レポートの提出期限は5月26日とします。B棟7階の知能コミュニケーション研究室の前にある提出箱に提出してください。詳細問い合わせは、ml2019@is.naist.jp まで。
5 5/22 3 L3
6 5/24 3 L3
7 5/28 3 L3
8 6/4 3 L3

テキスト・参考書

テキスト 特になし
参考書 特になし

その他

履修条件 特になし
オフィスアワー Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準 ・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。
・毎回のミニテスト(75%)とレポート(25%)で評価する。
関連科目 特になし
関連学位 工学
注意事項 特になし

授業関連URL



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配布資料

  資料名 備考 公開期限
講義資料(第4回)- 20190520 1130 update 2019/09/30 学内専用
機械学習概論 第5回 5-22 2019/09/30 学内専用
第5回補足資料 (日本語) 2020/03/28 学内専用
講義資料(第7回)20190528 1150 update 2019/09/30 学内専用