FOR STUDENTS 受講生の方へ

DATE TOPIC SLIDES TASK ROOM
2019-03-23 CSプレースメントテスト プログラミング 10F 会議室5 工学部２号館10階にあります。
2019-04-06 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　(※アクセスをご覧ください)
2019-04-13 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
2019-04-20 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
2019-04-27 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
2019-05-11 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
2019-05-25 講義・演習3　リサンプリング法，精度評価，正則化，分類モデル(2) 講義資料 4F 246講義室
2019-06-01 講義・演習4　決定木，SVM,　教師なし学習 講義資料 4F 246講義室
2019-06-08 講義・演習5　NN, CNN, DNN, BP, 転移学習 講義資料 4F246講義室
2019-06-15 講義・演習6　強化学習 講義資料 4F 246講義室
2019-06-22 講義・演習7　RNN 講義資料 4F 246講義室
2019-06-29 講義・演習8　サーチ，ゲーム，A* 講義資料 4F 246講義室
2019-07-06 講義・演習9　CV・NLP一般 講義資料 4F 246講義室
2019-07-27 発表会 発表会詳細 3F 会議室1A、1B 、1C
DATE 2019-03-23
TOPIC CSプレースメントテスト
TASK プログラミング
ROOM 10F 会議室5 工学部２号館10階にあります。
DATE 2019-04-06
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　(※アクセスをご覧ください)
DATE 2019-04-13
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 2019-04-20
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 2019-04-27
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 2019-05-11
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 2019-05-25
TOPIC 講義・演習3　リサンプリング法，精度評価，正則化，分類モデル(2)
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-06-01
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 2019-06-08
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 2019-06-15
TOPIC 講義・演習6　強化学習
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-06-22
TOPIC 講義・演習7　RNN
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-06-29
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 2019-07-06
TOPIC 講義・演習9　CV・NLP一般
TASK 講義資料
ROOM 4F 246講義室
DATE 2019-07-27
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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