FOR STUDENTS 受講生の方へ

DATE TOPIC SLIDES TASK ROOM
2019-08-31 CSプレースメントテスト プログラミング 工学部2号館 4F 246号講義室 (※アクセスをご覧ください)
2019-09-14 CS補講1 OS,正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム 補習教材 4F 246講義室(※変更になりました)
2019-09-21 CS補講2 OS、正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム 補習教材 4F 246講義室
2019-09-28 CS補講3 OS,正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム 補習教材 4F 246講義室
2019-10-05 講義・演習1 知能とは,不完全性定理,記号接地問題,フレーム問題 講義資料 4F 246講義室
2019-10-19 講義・演習2 機械学習とは,線形回帰,分類モデル 講義資料 4F 246講義室
2019-11-02 講義・演習3 リサンプリング法,交差検証,精度評価,正則化 講義資料 4F 246講義室
2019-11-09 講義・演習4 決定木,SVM, 教師なし学習 講義資料 4F 246講義室
2019-11-16 講義・演習5 NN, CNN, DNN, BP, 転移学習 講義資料 4F246講義室
2019-11-23 講義・演習6 強化学習 講義資料 10F 電気系会議室5
2019-11-30 講義・演習7 RNN, Encoder-Decoder, Attention 講義資料 4F 246講義室
2019-12-07 講義・演習8 サーチ,ゲーム,A* 講義資料 4F 246講義室
2019-12-14 講義・演習9 CV・NLP一般 講義資料 4F 246講義室
2020-01-11 発表会 発表会詳細 3F 会議室1A、1B 、1C
DATE 2019-08-31
TOPIC CSプレースメントテスト
TASK プログラミング
ROOM 工学部2号館 4F 246号講義室 (※アクセスをご覧ください)
DATE 2019-09-14
TOPIC CS補講1 OS,正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム
TASK 補習教材
ROOM 4F 246講義室(※変更になりました)
DATE 2019-09-21
TOPIC CS補講2 OS、正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム
TASK 補習教材
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-09-28
TOPIC CS補講3 OS,正規表現と有限オートマトン、アルゴリズム
TASK 補習教材
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-10-05
TOPIC 講義・演習1 知能とは,不完全性定理,記号接地問題,フレーム問題
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-10-19
TOPIC 講義・演習2 機械学習とは,線形回帰,分類モデル
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-11-02
TOPIC 講義・演習3 リサンプリング法,交差検証,精度評価,正則化
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-11-09
TOPIC 講義・演習4 決定木,SVM, 教師なし学習
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-11-16
TOPIC 講義・演習5 NN, CNN, DNN, BP, 転移学習
TASK 講義資料
ROOM 4F246講義室
DATE 2019-11-23
TOPIC 講義・演習6 強化学習
TASK 講義資料
ROOM 10F 電気系会議室5
DATE 2019-11-30
TOPIC 講義・演習7 RNN, Encoder-Decoder, Attention
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-12-07
TOPIC 講義・演習8 サーチ,ゲーム,A*
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-12-14
TOPIC 講義・演習9 CV・NLP一般
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2020-01-11
TOPIC 発表会
TASK 発表会詳細
ROOM 3F 会議室1A、1B 、1C

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NOTES 備考

PCに関して プレースメントテストと演習で使用しますのでご自分のPCをお持ちください. 授業では,Wifiでインターネットに接続し,SSH経由でサーバにログインして演習をして頂きます. 開発環境はウェブブラウザからアクセスできます.深層学習ではプラットフォームはChainerを用います. Pythonをサーバで使えるようにしてありますが, 一部,displayを使う演習があり,その際はPythonがご自分のPCで動くと良いと思います. 即AIの演習のみ,Microsoft Azure アカウントがあるとより理解が深まります.
教科書など オンライン教材 機械学習や深層学習に関しては,courseraやudacityなどのオンライン教材がございます.また,東大松尾研は資料を公開しています.教科書としては,Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Aurélien Géron (著),深層学習 Ian Goodfellowら(著),深層学習 人工知能学会(編)などがございます.
その他注意点 メールやSlackで講義のアナウンスをすることがあります.自宅で読めたりSlackの登録が可能なメールアドレスをご登録頂くと良いと思います.

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