COURSE

コース紹介
【データサイエンス 『基礎コース』】

機械学習の実践

開講場所:
提供:大阪大学
講師:中村 直俊
開講日時:2022年10月1日 ~ 2023年3月31日
受講対象者:院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)
評価方法:中間レポート(40%)・期末レポート(60%)の合計で評価する予定である。
受講生へのコメント:大学低学年程度の、初等的な確率論の知識(確率変数、確率密度関数など)、微積分の知識(偏微分など)、線形代数の知識(行列の計算など)を用いる。

確率論と情報理論に基づいた機械学習の理論を学ぶ。画像解析、時系列解析、教師なし学習などに用いられる深層学習(ディープラーニング)のモデルについて学ぶ。
学習目標/Learning Goals 確率モデルと機械学習の関わりについて理解し、説明できる。ディープラーニングの応用を概説できる。

DuEX登録の締切日

2022年9月30日

履修登録の注意事項

※本科目は単位互換対象科目のため、大学での履修登録が必要です。詳細は所属大学のDuEX担当事務へお問い合わせください。

一覧へ

受付終了