日本語

Course Code etc
Academic Year 2023
College College of Economics
Course Code BX584
Theme・Subtitle
Class Format Face to face (all classes are face-to-face)
Class Format (Supplementary Items)
Campus
Campus Ikebukuro
Semester Spring Semester
DayPeriod・Room Mon.5
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Credits 2
Course Number ECX2310
Language Japanese
Class Registration Method Course Code Registration
Assigned Year 配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。
Prerequisite Regulations
Acceptance of Other Colleges
Course Cancellation
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship with Degree Policy
Notes

【Course Objectives】

This course provides the elementary topics of machine learning. It aims to explain the potential and the limitations of machine learning. Additionally, the course aims to provide an introduction to Python programming, which is indispensable for implementation of machine learning algorithms.

【Course Contents】

This course covers basic topics in machine learning and artificial intelligence including:
1) What does it mean to make machines learn?
2) How can we make machines learn by writing Python codes?
3) What problem can we solve by making machines learn?

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

1 イントロダクション
2 Pythonプログラミング(1)
3 Pythonプログラミング(2)
4 Pythonプログラミング(3)
5 Pythonによる数値計算(1)
6 Pythonによる数値計算(2)
7 Pythonによる可視化
8 機械学習とは何か
9 線形回帰
10 k近傍法
11 ロジスティック回帰(1)
12 ロジスティック回帰(2)
13 SVM(1)
14 SVM(2)

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

板書 /Writing on the Board
スライド(パワーポイント等)の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above

【授業時間外(予習・復習等)の学修 / Study Required Outside of Class】

授業中に適宜指示する。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

種類 (Kind)割合 (%)基準 (Criteria)
筆記試験 (Written Exam) 50
平常点 (In-class Points)50 授業内の複数回の課題(50%)
備考 (Notes)

【テキスト / Textbooks】

なし/None

【参考文献 / Readings】

No著者名 (Author/Editor)書籍名 (Title)出版社 (Publisher)出版年 (Date)ISBN/ISSN
1 須藤秋良 『スッキリわかるPythonによる機械学習入門』 インプレス 2020/11/10 9784295009948
2 国本大悟, 須藤秋良 『スッキリわかるPython入門』 インプレス 2019 9784295006329

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

【その他 / Others】

機械学習に関する予備知識は必要ない。ただし、授業内容にPythonプログラミングが含まれており、課題も出るため、単位を取得するためにはPythonでプログラムを書けるようになることが必須である。筆記試験にもPythonのプログラミングの問題が出題される。プログラミングの環境としては、ブラウザ上でGoogle Colabolartoryを使うため、授業が対面で行われる場合は、ノートPCを持参すること。

【注意事項 / Notice】