とらりもん - 機械学習入門: 概要 Diff
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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。
//* 筑波大学学術情報サテライト端末室で, 実際に計算機で演習をしながら学ぶ。
* 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）
//* 学術情報メディアセンターサテライトの端末を使う権利がある。
* 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！
* 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。
//* 筑波大学学術情報サテライト端末室で, 実際に計算機で演習をしながら学ぶ。
* 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）
//* 学術情報メディアセンターサテライトの端末を使う権利がある。
* 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！