機械学習／Machine Learning Machine Learning

【授業の目標 / Course Objectives】

機械学習アルゴリズムの正確な理解に基づいて、適切に機械学習を応用できるようになる。さらにそれによって、自身でアルゴリズムを調整・改良するための基礎を固める。

The purpose of this course is to help students understand machine algorithms correctly so they can appropriately apply machine learning. Students will also learn the essential elements required to improve the algorithm on their own.

【授業の内容 / Course Contents】

さまざまな機械学習アルゴリズムがどのような数理的仕組みで設計されているのかを理解する。また、実際にアルゴリズムをPythonでコーディングすることによってさらに理解を深める。それと同時にライブラリーを使い、効率的に機械学習を実践するための手順も学ぶ。データの前処理や細かな工夫など、実務的な知識も紹介する。

Initially, students will learn how various machine learning algorithms are designed mathematically. They will subsequently intensify their understanding by actually coding algorithms using Python. At the same time, they will imbibe efficient machine learning practices by using libraries. Practical learning, such as data preprocessing and tweaks, will also be introduced.

【授業計画 / Course Schedule】

【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）の学習 / Study Required Outside of Class】

基本的な数学（級数の和、ベクトルと行列、微分法、確率、統計の基礎）を復習しておくことが望ましい。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

【テキスト / Textbooks】

なし/None

【参考文献 / Readings】

【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】

【注意事項 / Notice】

本科目は、5年以上の実務経験を有する実務家教員による授業である。