893 件ヒット (0.013秒)：
「人工知能」を支える基盤技術の一つである機械学習について学ぶ．
線形分類器やサポートベクトルマシン，決定木，ニューラルネットワークなどについて，サンプルコードを動かしながらその動作を確認し，プログラムの処理の流れを理解できるようにする．
The purpose of this course is to study Machine Learning, an important sub-area of Artificial Intelligence. This course is designed to help students understand some key technologies such as linear classifiers, support vector machines, decision trees and neural networks, through the process of running sample codes and developing Python programs.
目的：
機械学習で使用されるアルゴリズムについて学び，理解を深める．
概要：
機械学習は世界的に着目されており，既存のライブラリ等を使用すれば誰でも簡単に機械学習ができるようになりました．では，そのライブラリの中では実際にどのような計算が行われているのでしょうか？本授業では，機械学習をより良く利用する上で重要な，いくつかのアルゴリズムを学びます．
Object:
In this course, students will learn about several algorithms used in machine learning.
Summary:
Machine learning becomes an increasingly important topic of artificial intelligence. There exist many machine learning libraries which are used by not only experts but also beginners. So what kinds of algorithms are actually performed in that library? In this course, students will learn several algorithms that are important for making better use of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習の基本概念・技術について学ぶ。機械学習の代表的な分析手法である回帰、分類などについて、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。/ In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of regression and classification, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
計算社会科学研究でよく用いられる自然言語処理技術の知識と応用能力を習得する。ニューラルネットワーク、単語埋め込み、ファインチューニングなどの概念を学ぶとともに、Word2vecモデルの実装、深層学習による文書分類、大規模言語モデルの応用など実践的な能力を身につける。
This course focuses on the knowledge and techniques that widely applied in computational social science research.
Students will learn concepts, such as h as neural networks, word embeddings, and fine-tuning as well as hands-on application skills such as Word2vec model implementation, deep learning based text classification, and applications of large language models.
このデータ科学コースは、データ科学で使用される基本的な技術とツールについて紹介することを目的としています。毎週、データ科学のパイプラインから始まり、ニューラルネットワークや時系列解析などの高度なトピックまで、一つずつトピックをカバーします。それらは洗練されたスライドとわかりやすいPythonコードを用いて説明されます。
この学期では、すべてのトピックを網羅できる1つの包括的なデータセットを使用します。これにより、学生がデータセットを理解するために多くの時間を費やすことなく、データサイエンスの概念を容易に理解できます。
達成方法：
- 講義: 基本的な概念を教え、その後Pythonでデモンストレーションを行います。
- 授業内演習: 短い実践活動。（主にコードをコピー&ペーストし、変数を変更ぐらい。）
- 週次実践コース: 1.5時間の課題で理解を深めます。
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習の基本概念・技術について学ぶ。機械学習の代表的な分析手法である回帰、分類などについて、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。/ In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of regression and classification, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
言葉（自然言語）は、日々のコミュニケーションにおいて不可欠な要素です。私たち人間は、考えや感情を伝え、知識を共有し、会話をスムーズに進めるため、また抽象的思考を行うために言葉を用います。これらのプロセスを可能にしているのは、言葉が持つ細かなニュアンス、言外の意味、そして新たに生まれる用語など、言葉の内に秘められた複雑なダイナミクスです。
本講義では、このような言葉の複雑さをコンピュータが高精度で処理できるようにするためのアルゴリズムやデータ構造について学びます。プログラミング演習では、自然言語処理の応用課題に取り組みます。受講者はプログラミング言語Pythonにある程度習熟していることを前提とします。
授業形態:
授業は対面での講義とオンラインでの講義があります。講義資料はGoogle Classroomにアップロードします。また、講義期間の後半に自然言語処理に関するプログラミング演習（対面を想定）を実施します。実施形態等の詳細は講義内でアナウンスするとともに、Google Classroomでも通知します。