2023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 | ||
|---|---|---|---|
| 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2 |
| 校舎 | 駿河台 | 時間割CD | N12U |
| 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 | 理解度確認試験及びその解説 テスト結果の復習を4時間行うこと． |
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 |
講義中の演習および理解確認度期間における平常試験。テストは返却し，フィードバックする。 |
| 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 |