展開演習1

授業科目区分: 専門教育科目
単位数: 1単位
開講学科: 文化情報学科
学年: 2年次
関連科目: 人工知能,知能情報システム
授業テーマ: ニューラルネットワークと深層学習の基礎

授業内容

近年注目される機械学習手法の一つが深層学習(ディープラーニング)である. 人工知能の発展を支える中心的な役割を担う技術であり, 物体検出や自然言語処理など様々な分野で高い実績を上げている. 本授業では深層学習をPythonで実装するためのPyTorchというフレームワークを利用して, 深層学習の基礎となるニューラルネットワークを実装することから始め, 物体画像(CIFAR-10)の分類に挑戦する.

授業計画

  1. ニューラルネットワーク
  2. 単純パーセプトロン
  3. パーセプトロンの学習
  4. 多層パーセプトロン
  5. 物体画像(CIFAR-10)の分類
  6. 畳み込みニューラルネットワーク
  7. 深層学習のデータセットとクラウド環境

参考書籍

愛知県名古屋市にある椙山女学園大学 文化情報学部 向研究室の公式サイトです. 専門は情報科学であり,人工知能やデータベースなどの技術要素を指導しています. この公式サイトでは,授業で使用している教材を公開すると共に, ベールに包まれた女子大教員のミステリアスな日常を4コマ漫画でお伝えしていきます. サイトに関するご意見やご質問はFacebookまたはTwitterでお問い合わせください.