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シラバス

ＡＩシステム科 2023年度入学生

科目名 機械学習Ⅲ 作成日 2023/03/13
区分 必修 講義／実習
開催時期 2年次 後期
講義・演習駒数／週 1駒
実習・実験駒数／週 1駒
合計駒数／週 2駒
総時間数 60時間
総単位数 3単位
企業連携 無
授業の目的 今日有効な機械学習アルゴリズム（AutoEncoder、VAE、GAN、RNN、LSTM）に関する理論的側面および実装方法を習得することを目的とする。
到達目標 授業で取り上げるアルゴリズム（AutoEncoder、VAE、GAN、RNN、LSTM）について説明出来る。 強化学習について説明出来る。

評価項目 ①定期テスト ②小テスト ③レポート ④課題 ⑤作品 ⑥ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ ⑦成果発表 ⑧その他
割合 50% 40%  % 10%  %  %  %  %
評価基準
授業で取り上げるアルゴリズム（AutoEncoder、VAE、GAN、RNN、LSTM）とは何かを説明出来ること。
※上記に示した評価項目の割合（％）を基準に、総合評価点を算出して成績評価を行う。
※出席率が80％未満の場合は、評価対象としない。

担当教員 福田 竜郎・石黒 元康
テキスト・参考文献 オリジナルテキスト
実務経験有無 有 
研究員として、データ分析、数値計算業務に従事した実務経験がある。その経験から取得した知識とスキルを活かして、本科目の機械学習に対する職業実践的な教育を行う。 
関連科目 クラウドコンピューティング、卒業研究  履修前提   

授業計画
回数 学習目標 学習項目
1 次元削減とは何かを説明出来る。主成分分析を説明出来る。  次元削減 (1)：機械学習における次元削減の用途を理解した上で、主成分分析について学習する。 
【理解度確認】練習問題
2 主成分分析が実施出来る。  次元削減 (2)：scikit-learnを用いて主成分分析の実施方法について学習する。 
【理解度確認】練習問題
3 変分AutoEncoderの構造について説明出来る。  変分AutoEncoder (1)：変分AutoEncoderの理論的側面について学習する。 
【理解度確認】練習問題
4 変分AutoEncoderの構造について説明出来る。  変分AutoEncoder (2)：変分AutoEncoderの理論的側面について学習する。 
【理解度確認】練習問題
5 変分AutoEncoderを実装出来る。  変分AutoEncoder (3)：変分AutoEncoderの実装方法について学習する。 
【理解度確認】練習問題
6 ノイズ除去のモデルを実装出来る。  変分AutoEncoder (4)：変分AutoEncoderの応用として、ノイズ除去について学習する。 
【理解度確認】練習問題
7 畳み込みAutoEncoderについて説明出来る。TensorFlowにより畳み込みAutoEncoderを実装出来る。  変分AutoEncoder (5)：畳み込みAutoEncoderの仕組みについて学習する。併せて、TensorFlowにより畳み込みAutoEncoderを実装する。 
【理解度確認】練習問題
8 確認テストによって理解を確実なものにする。  これまでの学習内容の確認テストを実施する。 
【理解度確認】確認テスト
9 GANについて説明出来る。生成モデルとは何かを説明出来る。  GAN (1)：GANの用途およびGANの各種派生アルゴリズムについて学習する。併せて、生成モデルについても学習する。 
【理解度確認】練習問題
10 TensorFlowによりGANを実装出来る。  GAN (2)：TensorFlowによりGANの実装を行う。 
【理解度確認】練習問題
11 RNNの構造について説明出来る。  RNN (1)：時系列データの特徴を踏まえた上で、RNNについて学習する。 
【理解度確認】練習問題
12 RNNのバックプロパゲーションについて説明出来る。転移学習について説明出来る。  RNN (2)：RNNのバックプロパゲーション、学習済みモデルと転移学習について学習する。 
【理解度確認】練習問題
13 LSTMによるニューラルネットワークを実装出来る。  RNN (3)：LSTMの構成および各種ゲートの役割について学習する。併せて、TensorFlowによる実装方法についても学習する。 
【理解度確認】練習問題
14 seq2seqを実装出来る。  RNN (4)：seq2seqの用途と仕組みについて学習する。併せて、TensorFlowによる実装方法についても学習する。 
【理解度確認】練習問題
15 総合テストによって理解を確実なものにする。  これまでの学習内容の総合テストを実施する。 
【理解度確認】総合テスト

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