1666 件ヒット (0.041秒)：
１．目的
人工知能技術の基礎を学ぶ
２．概要
人工知能は，さまざまな人間の知的活動を計算機上に実現することを目的とする研究領域である．講義では，知識，推論，知覚，言語といった人間の知的活動の根幹となる情報処理をどのように計算機で模倣するかという問いに重点をおいて，人工知能技術の基礎となる考え方や理論を概説する．また，人工知能研究分野の技術発展の歴史と最近の研究題材（深層学習など）についての基礎的事項を概説する．
３．達成目標
人工知能の基本的な諸概念，最近の研究成果の概要を理解し，その概要を簡潔に説明できるようになること．
４．授業形態
授業は基本的に講義室にて対面方式で行います．
授業に関するアナウンス，講義資料の共有，課題提出などはGoogle Classroomを利用します（クラスコード：3gqvpk7）．
1. Course Objective
To learn the basics of technologies in the research field of Artificial Intelligence (AI).
2. Summary of Course
Artificial Intelligence research aims to realize the various intelligent behavior of human beings using artificial computer systems. In this course, students will learn the basic ideas and theories used in AI technology while specifically focusing on the question of how computers can imitate human processing of knowledge, reasoning, perception, and language. Students will also learn the fundamentals of historical developments and recent research topics (e.g., deep learning) in the research field of AI.
3. Course Goal
To acquire knowledge of essential concepts and recent achievements in the research field of Artificial Intelligence.
4. Format
Classes will basically be conducted face-to-face in the lecture room.
Google Classroom will be used for class announcements, sharing of lecture materials, and submission of assignments (class code: 3gqvpk7).
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.
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.
本授業科目の目的は、大量のデータから価値ある情報を抽出し、活用するためのデータ科学やAIの知識と技術の基礎を修得することにある。
近年、社会の様々な場面で大規模なデータが蓄積・流通されており、それらを安全かつ有効に公共の福祉や社会活動に役立てられる見識と能力が、現代的なリテラシーとして求められている。
すなわち、文系・理系を問わず全ての学生が、基礎的な統計学を理解するとともに、プログラミング環境を含む計算機科学の様々な成果を適切に活用し、データから目的の情報を抽出するためのデータ科学・AIの知識と技術を修得することが求められている。
そこで本授業科目では、データ科学や機械学習、AIの分野で標準的なプログラミング言語の1つであるPythonを利用した実習を交えながら、具体的なデータ処理方法について実践的に学ぶ。
The purpose of this course is to acquire basic knowledge and skills in data science and AI to extract and utilize valuable information from huge data.
In recent years, huge-scale data has been accumulated and distributed in various scenes of society, and insights and abilities to use them safely and effectively for public welfare and social activities are required as modern literacy.
Therefore, all students, regardless of humanities or science, are expected to understand basic statistics and to acquire knowledge and skills in data science and AI in order to extract the intended information from such data by utilizing various achievements in computer science, including programming environments.
In this course, you learn actual data processing methodology practically using the Python, which became one of the standard programming languages in the field of data science, machine learning and AI.
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.
「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．
クラスタリング，深層学習，強化学習などについて，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を通じてそのエッセンスを探る．プログラム言語Pythonの基本と関連するライブラリの使い方も併せて習得する．
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 clustering, deep-learning, and reinforcement learning, through the process of applying them for actual data and developing Systems.
１．目的：今日の社会基盤の整備や運用において，情報通信技術は必要不可欠である．本演習では，その基礎となる情報処理技術の理論・アルゴリズムと実際のシステム構築手法について学ぶ．
２．概要：本演習では，社会基盤の整備や運用に必要とされる情報処理技術として，画像処理，地形情報処理，シミュレーション，空間情報処理，遺伝的アルゴリズムニューラルネットワーク等を取り上げて，数値計算システムを用いて，それらの原理とアルゴリズムについて学ぶ．演習の最後には，自らが設定した課題を解決するためのシステム構築を行う．
３．達成目標等：具体的な達成目標はつぎの3点である：
・社会基盤の整備や運用に用いられる情報処理技術の理論とアルゴリズムを説明できる．
・社会基盤プロジェクト解決のためのプログラムの設計と開発
・自らが設定した課題に対して最適なシステム開発を行うことができる．
(Google Classroomクラスコード) v5fiodt
1. Object
Information and communication technology is indispensable for today's infrastructure development, operation. In this course, students will learn the theory and algorithm of the information processing technology that is the basis of infrastructure development, and practical system construction method.
2. Summary
Students will learn the principles and algorithms of image processing, topographic information processing, simulation, spatial information processing, genetic algorithm and neural network as information processing technologies required for the development and operation of infrastructure using a numerical analysis system. At the end of this course, students will construct a system to solve the problem set by themselves.
3. Goal of Study
Students should be able to do the following:
- Explain the theory and algorithms of information processing technology required for the development and operation of infrastructure.
- Design and develop computer programs for the solution of infrastructure projects.
- Develop an optimal system for a subject set by themselves.
(Google Classroom code) v5fiodt
目的: 現代的なデータ科学と機械学習において現れる基本的な数理構造を解き明かし理解すること。
概要: 大規模なデータを学習しさまざまなタスクを実現する今日の人工知能技術のベースとなるのは、非常に単純な勾配法であり最適化問題を以下にして解くかである。その源泉は物理学で登場したような運動方程式によるものであり、それらといかに密接に関連しているのかを学ぶことにより、将来再び起こるブレークスルーを俯瞰できるようにする。
達成目標等: 現代の機械学習等に現れる数理最適化および学習技術について、流行り廃りから脱却し、その本質部分を単純にして理解できるようにすること。
オンライン授業で実施され詳細や連絡は下記Google Classroomを通じて行われる。
[TB26411] (大関真之教授): Google Classroomを利用 (クラスコード: yy6qacg )
Object and Summary: To unravel and understand the fundamental mathematical structures that emerge in modern data science and machine learning.
The basis of today's artificial intelligence technologies for learning large data sets and performing a variety of tasks is how to solve optimization problems using very simple gradient methods. The source is the equations of motion as they appear in physics, and by learning how they are closely related to these equations, we will be able to look at breakthroughs that will occur again in the future.
Goal.: To be able to understand mathematical optimization and learning techniques as they appear in modern machine learning and other areas, breaking free from fads and simplifying the essential parts of these techniques.
The course will be conducted online and details and communication will be via Google Classroom.
[TB26411] (Masayuki Ohzeki): using Google Classroom (class code: yy6qacg )
本講義では，新たに登場してきているクラウド・ソーシング，クラウド・ファンディング，FinTech，といった最新の情報通信技術を活かしたサービスが社会に与える影響を学ぶ．さらにクラウド・コンピューティング，IoT（Internet of Things），ビッグデータとオープンデータといったデータが持つ価値を高める考え方やそれらのデータから価値を生み出す人工知能技術とは何かを学習する．
The lecture will lecture an overview, features, benefits and problems of cutting-edge information technology. The lecture focuses cloud computing, FinTech, crowd funding, crowd sourcing, Internet of Things, artificial intelligence, and bigdata/open data.