深層学習
| 開設大学 | 愛知工科大学 |
|---|---|
| 科目コード | 261203 |
| 担当教員 | 久徳 遙矢（工学部助教） |
| 学年配当 | 3年 |
| 単位数 | 2単位 |
| 曜日 | 未定 |
| 開講期間 | 後期 |
| 実施形式 | 対面 |
| 開講時間割１ | 未定 --:-- ～ --:-- |
| 教室 | 未定 |
| 履修条件 | Pythonおよび外部ライブラリを用いたプログラムの動作を通して各手法を学ぶため、プログラミングの基礎的な知識を有することが望ましい。 |
| 募集定員 | 5 |
| 募集時期 | 9月 |
| 開講期間 | 9/24～1/25 |
| 講義概要 | 【授業の概要】 計算機の発展および各種ライブラリの充実に伴い、現在第3次AIブームの真っ只中である。 その起爆剤である深層学習について、その基礎的な理論を理解し、各種応用事例に関する知見を拡げる。 各応用事例について、Pythonおよび外部ライブラリを活用した動作を通してその特徴を理解する。 【到達目標】 機械学習手法のうち、深層学習の基礎的な理論について理解できる。 Pythonおよび外部ライブラリを活用し、各種先端技術を動作させることができる。 【講義計画】 1. ガイダンス／機械学習の概要 2. 機械学習の基礎 3. 多層パーセプトロン 4. 決定木と勾配ブースティング 5. 深層学習の概要 6. 自然言語処理の基礎 7. 画像処理の基礎 8. パターン認識の基礎 9. 回帰型ニューラルネットワーク 10. アテンション機構 11. 大規模言語モデル 12. 畳み込みニューラルネットワーク 13. 物体検出やセグメンテーション等の学習、評価方法 14. 説明可能AI、オートエンコーダと生成モデル 15. 強化学習とまとめ |
| テキスト･参考文献 | テキスト 「AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書」（技術評論社） 参考文献 ・「OpenAI GPT-4/ChatGPT/LangChain 人工知能プログラミング実践入門」（ボーンデジタル） ・「BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門」（ボーンデジタル） ・「物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門」（秀和システム） ・「Vision Transformer入門」（技術評論社） |
| 試験・評価方法 | 各回のレポート・課題、中間課題・最終課題の達成度から総合的に評価する。 |
| 別途必要な経費 | 特になし |
| その他特記事項 | ・Pythonおよび外部ライブラリを用いたプログラムの動作を通して各手法を学ぶため、プログラミングの基礎的な知識を有することが望ましい。 ・各種演習実施のため、ノートパソコンが必要です。 ・単位認定には、授業回数の4/5以上の出席が必要です。 |
| 科目名（英語） | Deep learning |
| 使用言語 |
