機械学習入門: 概要
内容
- 1年次「基礎数学I」「基礎数学II」の続きとして, 機械学習(人工知能; AI)とそれに関する数学を学ぶ。
- 実際に計算機で演習をしながら学ぶ。
受講資格(以下の全てを満たすこと)
- 1年次「基礎数学II」でLinuxとpythonを学んだ(学んでいない人は急いで自習すること→python入門)。
- 多変数関数の微分(偏微分・全微分), 線形代数(ベクトル, 行列), 統計学(分散, 共分散, 標準偏差など)の初歩を理解している。
- 自分で使うことのできるパソコン(ノートまたはデスクトップ)を持っている(スマホやタブレットはNG)。
目標
- 一般目標 (General Instructive Objectives: GIO) ... 機械学習(人工知能)の基本的な概念を理解し, 実際の問題に機械学習を適用することができるようになる。
- 到達目標(Specific Behavioral Objectives: SBO)
- 整った環境を与えられて, 機械学習のサンプルプログラムを走らせることができる。
- 機械学習のサンプルプログラムを解読し, どのコマンドで何をやっているのか理解できる。
- 機械学習の基本的な考え方・用語を理解し, 説明できる(エポック, 活性化関数, 教師あり分類, 教師なし分類, 訓練データ, 検証データ, 交差エントロピー, サポートベクトルマシーン, シグモイド関数, 次元の呪い, 全結合, ソフトマックス関数, 損失関数, 特徴量, 特徴空間, ニューラルネットワーク, バッチ, 汎化能力, ミニバッチ, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN))
- 機械学習のサンプルプログラムを改造し, 少し違った問題に適用できる。
- 自分で環境構築して(python, scikitlearn, keras, tensorflow), 機械学習のサンプルプログラムを走らせることができる。
- 自分なりの問題に, 自分なりに機械学習を適用できる。
TA
- TAは当研究室のSSGW君。今は修士の1年生。生物資源学類の卒業生だよ!
- 困ったら, TAのSSGW君にも相談してみよう。ヘルプしてくれるよ!
- SSGW君への質問はteamsのチャットを利用しよう!エラー等の質問をする時はチャットの「コードスニペット」の機能とかを活用すると見やすくていいよね!
Keyword(s):
References:[機械学習入門]