深層学習の基礎と応用
応用データサイエンス学位プログラム
MADS7100
コース情報
担当教員: 安納 住子
単位数: 2
年度: 2024
学期: 秋学期
曜限: 月4
形式: 対面授業+オンライン授業(オンデマンド授業,同時双方向型授業(Zoomなど)) /Alternating face-to-face & A
レベル: 500
アクティブラーニング: あり
他学部履修: 不可
評価方法
出席状況
50%
その他
グループ発表
50%
詳細情報
概要
本講義は,深層学習の基礎と応用について学び,さらに,深層学習の実装方法を習得することを目的としている。Google Colaboratory (開発環境)を使用します。
目標
(1) 深層学習の基礎と応用について理解する。 (2) 深層学習の実装方法を習得する。
授業外の学習
専門書(ゼロから作るDeep Learning, 斎藤康毅著)を読んでおくことが望ましい。
所要時間: 190分
スケジュール
- ガイダンス
- パーセプトロン,ニューラルネットワーク,誤差逆伝播法,最適化アルゴリズム
- 畳み込みニューラルネットワーク(モノクロ画像)
- 畳み込みニューラルネットワーク(カラー画像)
- 画像分類
- 転移学習
- ゲストスピーカーによる講演
- セマンティックセグメンテーション(1)
- セマンティックセグメンテーション(2)
- 大規模言語モデル
- グループワーク(1)
- グループワーク(2)
- グループワーク(3)
- グループ発表
教科書
授業内で案内
ゼロから作るDeep Learning
著者: 斎藤康毅
出版社: オライリー・ジャパン・2016年
参考書
書籍情報はありません。