2024年度前期開講「AI総合演習」
ナンバリング: INTT1520JLAS01
講義中に投影した資料とその他の教材を提供しています。
リモート環境としてGoogle Colaboratoryが利用できます。プログラムの実行にはアカウント登録が必要です。
| 回 | 内容 | 資料 |
|---|---|---|
| 1 | ガイダンス | 01_人工知能開発の歴史と背景.pdf |
| 2 | プログラミング入門 | 02_プログラミング入門.pdf, 0201_pandas.ipynb, 0202_matplotlib.ipynb |
| 3 | 機械学習の背景・数理 | 03_機械学習の数理背景.pdf, 03_mathematics.ipynb |
| 4 | 機械学習モデルの設計と評価 | 04_機械学習モデルの設計と評価.pdf, 0401_penguins.ipynb, 0402_classification.ipynb |
| 5 | 機械学習の手法 | 05_機械学習の手法.pdf, 0501_regression.ipynb, 0502_svm.ipynb, 0503_k-means.ipynb |
| 6 | 機械学習モデルの解釈・説明性 | 0601_interpretable_model.ipynb, 0602_patial_dependence.ipynb |
| 7 | 演習1 | 07_exercise.ipynb |
| 8 | 深層学習の基礎 | 0801_neural_networks.ipynb, 0802_mnist.ipynb |
| 9 | 実社会での応用 | |
| 10 | 深層生成モデル | |
| 11 | 演習2 | |
| 12 | 課題解決型演習1 | |
| 13 | 課題解決型演習2 | |
| 14 | 課題解決型演習3 | |
| 15 | 課題解決型演習の発表と振り返り |
資料のうち、プログラム部分以外（文章や画像）はクリエイティブ・コモンズ 表示 - 非営利 - 改変禁止 4.0 国際 (CC BY-NC-ND 4.0)、プログラム部分はMITライセンスに従い、利用できます。