3年ゼミ


講義内容

英語の資料を基に、「機械学習」に関する内容を輪講形式で学習します。

機械学習とはAIの分野のひとつであり、「データを扱う正しい処理方法をコンピュータ自身がデータから学習する」技術です。このゼミでは機械学習に関するさまざまな分野、たとえば教師付学習(SVM, カーネル法、ニューラル・ネットワーク)、教師無し学習(クラスター分析、リコメンド・システム、deep learning)などを学びます。 この分野を学ぶのに定評のあるオンライン・コース(*1)を題材とします。

Coursera: Machine Learning Stanford Univ. (*1)
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

全部で11週間分のビデオ講義ですが、3週目以降の内容を学習する予定です。

授業形式

発表担当は順番に割り当てられます。 当番の学生が本の内容を説明し、他の学生がそれに質問する形で 授業が進みますので、自分の担当箇所を必ず予習をしてきて下さい。 発表担当者は必ずレジュメ(A4サイズ, 1〜3枚程度)を用意し、コピーを 他の学生に配布して下さい。 (その週の月曜日12:00までに私の郵便ボックスに入れてあれば、 私が人数分コピーします。)


授業日程

教室: M202 (実習室)


出席、担当割当


教科書

Coursera: Machine Learning Stanford Univ. (*1)
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

本3年セミナーの履修学生は Coursera に登録(sign up)して下さい。 「Courseraへの登録と、Machine Learning, Stanford Univ. のビデオ講義の受講」は無料です。 もしも (*1) の修了証(Certificate)を受け取る場合は料金が発生します(受け取るかどうかは任意)ので注意して下さい。

本セミナーでは、英語で専門知識を学ぶ教材として (*1) の一部を利用するだけで、修了証の取得は目指しません。