2022年 理工学部 シラバス - 数学科
設置情報
科目名 | 現代解析学Ⅱ | ||
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設置学科 | 数学科 | 学年 | 3年 |
担当者 | 青柳 美輝 | 履修期 | 後期 |
単位 | 2 | 曜日時限 | 月曜3 |
校舎 | 駿河台 | 時間割CD | N13Q |
クラス | |||
履修系統図 | 履修系統図の確認 |
概要
学修到達目標 | ニューラルネットワークの基礎を学び,Python を用いて画像認識のプログラムを作成し,その仕組みについて理解することを目標とする. 本授業科目はDP1・5及びCP1・5に該当しています。 |
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授業形態及び 授業方法 |
「対面授業」演習を交えて授業を行う. |
履修条件 | 1年生迄に習った微分積分学の知識を仮定する. |
授業計画
第1回 | Python について 配布したプリントをもとに4時間の復習をすること. |
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第2回 | パーセプトロンについて 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第3回 | ニューラルネットワークについて 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第4回 | ニューラルネットワークの実装 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第5回 | 学習アルゴリズムの実装 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第6回 | 誤差逆伝搬法について 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第7回 | 誤差逆伝搬法の実装 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第8回 | 学習に関するテクニック 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第9回 | 過学習 教科書をもとに,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第10回 | パラメータの検証 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第11回 | 畳み込みニューラルネットワーク 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第12回 | CNNの実装 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第13回 | ディープラーニングについて 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第14回 | ディープラーニングの高速化 教科書を中心に,1時間の予習と,配布したプリントをもとに3時間の復習をすること. |
第15回 | ディープラーニングの実用例 教科書を中心に,4時間の復習をすること. |
その他
教科書 |
斎藤 康毅 『ゼロから作るDeep Learning (Python で学ぶディープラーニングの理論と実装)』 オイラリージャパン 2016年
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参考書 |
その他、講義中に適宜紹介する。
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成績評価の方法 及び基準 |
講義中の演習 |
質問への対応 | 随時 |
研究室又は 連絡先 |
aoyagi.miki@math.cst.nihon-u.ac.jp (@は小文字の@に直して送信してください) |
オフィスアワー |
金曜 駿河台 13:00 ~ 14:00 タワースコラ1413
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学生への メッセージ |