| 【サブタイトル】 |
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Pythonを用いたディープラーニング演習 |
| 【講義の目的・内容】 |
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本演習では、プログラミング言語Pythonを用いて種々のデータを解析・生成することで、「ディープラーニング」講義で学んだ知識を、より実践的に理解する。 |
| 【学修到達目標】 |
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各方法の動作原理を理解し、自分の問題にどの方法が適しているかを判断できる。サンプルプログラムの内容を把握し、方法とPythonプログラムの対応関係を理解する。自分のデータに対してプログラムを適用できる・自分でプログラムの間違いをみつけて修正できる。プログラムを変更して機能変更・拡張ができる。 |
| 【講義スケジュール】 |
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"01. 機械学習概要、ニューラルネットワーク
02. 深層学習概要、2D-CNN
03. 1D-CNN、音声解析
04. 1D-LSTM
05. nD-LSTM、Transformer/LLM
06. テキスト解析・基礎
07. OpenAI API
08. テキスト解析・応用
09. テキスト解析・その他
10. 強化学習・基礎
11. 強化学習・応用
12. VAE・基礎
13. VAE・応用、データ解析とLLM
14. Langchain" |
| 【指導方法】 |
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講義のサンプルプログラムをもとに、別のデータに対する解析を行うプログラムを作成し、またプログラムの変更、機能拡張などに取り組むことで、理解を深める。 |
| 【事前・事後学修】 |
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"事前学習: 各関連講義の理解
事後学習: 講義内容の復習を十分に行う" |
| 【成績評価の方法・基準】 |
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講義への積極的な参加状況と、講義内で指示される課題等の提出状況・内容をもとに評価する |
| 【受講要件】 |
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"「ディープラーニング」の履修。
また2年次の「データサイエンス基礎」、「データ・マイニング論」、および3年次前期の「機械学習と人工知能」を履修していない場合は、未履修科目をMOOCs等を用いて自学自習しておくことを強く推奨する。" |
| 【テキスト】 |
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なし |
| 【参考書】 |
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講義の中で適宜紹介する |
| 【関連分野・関連科目】 |
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コンピュータ・サイエンス概論III、コンピュータサイエンス演習III、データサイエンス基礎、データ・マイニング論、データサイエンス演習I～III、ディープラーニング |
| 【備考】 |
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| 【添付ファイル1】 |
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| 【添付ファイル2】 |
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| 【添付ファイル3】 |
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| 【リンク】 |
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