FOR STUDENTS 受講生の方へ

DATE TOPIC SLIDES TASK ROOM
2018-09-01 CSプレースメントテスト プログラミング 4F 246講義室（Accessをご参照下さい）
2018-09-15 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
2018-09-22 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
2018-09-29 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
2018-10-06 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
2018-10-13 講義・演習2　機械学習とは，線形回帰，ロジスティック回帰，交差検証 講義資料 4F 246講義室
2018-10-27 講義・演習3　精度評価，正則化，分類木，回帰木 講義資料 4F 246講義室
2018-11-03 講義・演習4　NN, CNN, DNN, BP, 転移学習 講義資料 4F 246講義室
2018-11-10 講義・演習5　SVM,　教師なし学習 講義資料 4F246講義室
2018-11-17 講義・演習6　RNN 講義資料 4F 246講義室
2018-12-01 講義・演習7　強化学習 講義資料 4F 246講義室
2018-12-08 講義・演習8　サーチ，ゲーム，A* 講義資料 4F 246講義室
2018-12-15 講義・演習9　CV・NLP一般 講義資料 4F 246講義室
2019-01-12 発表会 発表会詳細 3F 会議室1A、1B 、1C
DATE 2018-09-01
TOPIC CSプレースメントテスト
TASK プログラミング
ROOM 4F 246講義室（Accessをご参照下さい）
DATE 2018-09-15
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
DATE 2018-09-22
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 2018-09-29
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 2018-10-06
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 2018-10-13
TOPIC 講義・演習2　機械学習とは，線形回帰，ロジスティック回帰，交差検証
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2018-10-27
TOPIC 講義・演習3　精度評価，正則化，分類木，回帰木
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2018-11-03
TOPIC 講義・演習4　NN, CNN, DNN, BP, 転移学習
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2018-11-10
TOPIC 講義・演習5　SVM,　教師なし学習
TASK 講義資料
ROOM 4F246講義室
DATE 2018-11-17
TOPIC 講義・演習6　RNN
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2018-12-01
TOPIC 講義・演習7　強化学習
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2018-12-08
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 2018-12-15
TOPIC 講義・演習9　CV・NLP一般
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-01-12
TOPIC 発表会
TASK 発表会詳細
ROOM 3F 会議室1A、1B 、1C

CALENDER カレンダー

2024 4月

月 火 水 木 金 土 日
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

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．

PAST LECTURES | 過去の講座について