ニューラルネットワーク入門<初年次ゼミナール>

科目名
Course Title
授業コード 単位数 配当年次 開講期間
Term
科目分類 ナンバリング
コード
曜日
コマ
教室 担当教員氏名
Instructor
ニューラルネットワーク入門<初年次ゼミナール>
First Year Seminar
A110010033 2 1 前期授業 初年次ゼミナール FLCFE1101-J2 水4 C5-実習室1-C 吉岡 理文

オフィスアワー

火曜3コマ

授業目標

近年,深層学習等の機械学習手法の発展により自動運転,翻訳等,様々な分野での応用が期待されている.本講義では簡単な深層学習の課題を実践することにより基本的な仕組みを把握することを目標とする.

教科書

無し

参考書

無し

関連科目

無し

授業時間外の学習(準備学習等について)

毎週深層学習に関する課題を与えるので,事前に準備しておく

授業の概要

深層学習に関する基礎知識について講義を行なった後,グループごとに深層学習の応用分野について調査,検討,発表を行なう.授業後半では,実際に画像を収集し,画像識別のための識別器を生成して,識別実験を行なう.最後に収集した画像データ,生成した識別器,実験結果についてグループごとに発表を行なう.

授業計画

第1回 授業の概要説明,グループ分け 準備学習等 シラバスを読む
第2回 図書館見学 準備学習等 事前配布資料を読む
第3回 深層学習に関する講義 準備学習等 事前配布資料を読む
第4回 グループ別検討結果発表1班 準備学習等 各グループで課題の検討を行なう
第5回 グループ別検討結果発表2班 準備学習等 各グループで課題の検討を行なう
第6回 グループ別検討結果発表3班 準備学習等 各グループで課題の検討を行なう
第7回 グループ別検討結果発表4班 準備学習等 各グループで課題の検討を行なう
第8回 深層学習による画像識別に関する実験の説明 準備学習等 事前配布資料を読む
第9回 計算機の操作方法説明と実践 準備学習等 事前配布資料を読む
第10回 画像識別実験データ準備 準備学習等 事前配布資料を読む
第11回 画像識別実験識別器生成 準備学習等 事前配布資料を読む
第12回 画像識別実験結果のまとめ 準備学習等 事前配布資料を読む
第13回 グループ別結果発表1班,2班 準備学習等 各グループで課題の検討を行なう
第14回 グループ別結果発表3班,4班 準備学習等 各グループで課題の検討を行なう
第15回 全体のまとめと考察 準備学習等 授業全体の復習を行なう

成績評価

授業目標である深層学習の基本的な仕組みの把握度を2回のレポート提出(50%),各回の取り組み状況(50%)によって評価し,成績とする.C判定となるためには2回のレポートを両方提出し両方60点以上,出席も6割以上が必要である.