2023年度前期開講「AI総合演習」
ナンバリング: INTT1520JLAS01
講義中に投影した資料とその他の教材を提供しています。
自身のコンピュータ上に用意した、ローカルJupyter環境あるいはリモートJupyter環境での利用を想定します。
リモート環境としてGoogle Colaboratoryが利用できます。プログラムの実行にはアカウント登録が必要です。
回 | 内容 | 資料 |
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1 | ガイダンス | slide/01_人工知能開発の歴史と背景.pdf |
2 | プログラミング入門 | slide/02_プログラミング入門.pdf , week02/matplotlib.ipynb |
3 | 機械学習の背景・数理 | slide/03_機械学習の数理背景.pdf , week03/03_mathematics.ipynb |
4 | 機械学習モデルの設計と評価 | slide/04_機械学習モデルの設計と評価.pdf , week04/0401_penguins.ipynb , week04/0402_classification.ipynb |
5 | 機械学習の手法 | slide/05_機械学習の手法.pdf |
6 | 機械学習モデルの解釈・説明性 | |
7 | 演習1 | |
8 | 深層学習の基礎 | |
9 | 実社会での応用 | |
10 | 深層生成モデル | |
11 | 演習2 | |
12 | 課題解決型演習1 | |
13 | 課題解決型演習2 | |
14 | 課題解決型演習3 | |
15 | 課題解決型演習の発表と振り返り |
資料のうち、プログラム部分以外(文章や画像)はクリエイティブ・コモンズ 表示 - 非営利 - 改変禁止 4.0 国際 (CC BY-NC-ND 4.0)、プログラム部分はMITライセンスに従い、利用できます。