機械学習の世界へようこそ！
Pythonを使って理論と実践をマスターしよう
機械学習技術の導入を提供し、新たなWebサービス創造へのモチベーションを高める講座です。機械学習の理論的な基盤だけでなく、Pythonプログラミング言語を使ってそれらを実装し、動作させるための実践的な例も紹介します。
概要
教師あり学習からニュートラルネットワーク、さらに高度なトピックに至る
機械学習の実践講座
機械学習は経験から学ぶ能力をコンピュータで実現する学問であり、「犬と猫を識別する」「文章の続きを生成する」など明示的にルールをプログラムしにくいものごとを記述することができます。特に近年は深層学習と呼ばれるニューラルネットを利用したアプローチが成功を収めており、様々な学問領域や応用領域で利用されています。
本プロジェクトでは、これらの要素となっている機械学習のプログラミングについての基礎を学びます。具体的には機械学習でよく利用されるPythonを利用した演習を通じて深層ニューラルネットの構築、学習、予測の一連の流れを学習します。
受講のメリット
-
01
Pythonによる
機械学習の理論と実践を
幅広く学べる -
02
教師あり学習から
ニューラルネットワーク、
高度なトピックも学べる -
03
新たなWebサービスの
企画・制作に
挑戦できる
カリキュラム
〇毎週火曜日
〇時間：13:00〜18:35 （3〜5限）
〇場所：本郷キャンパス
| 日時 | カリキュラム | |
|---|---|---|
| 第1回 | 2024/12/3(火) 13:00〜18:35 |
ガイダンス、環境構築（Google Collaboratory，Jupyter Hub）、Pythonの基礎 |
| 第2回 | 2024/12/10(火) 13:00〜18:35 |
機械学習モデルの学習の原理と実装（Scikit-learn） |
| 第3回 | 2024/12/17(火) 13:00〜18:35 |
ニューラルネットワークの学習の原理と実装（Pytorch） |
| 第4回 | 2024/12/24(火) 13:00〜18:35 |
学習済みモデルの利用方法① / 最終発表会準備 |
| 第5回 | 2025/1/7(火) 13:00〜18:35 |
学習済みモデルの利用方法②/ 最終発表会準備 |
| 第6回 | 2025/1/14(火) 13:00〜18:35 |
最終発表会 |
体制
教員・研究員
岩澤 有祐
Iwasawa Yusuke
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
申込
受講対象者
東大学部生
前提条件
宿題として週に数時間以上プロジェクトに参加できる時間を確保できることが、本講義への参加要件となります。
受講の仕組み
講義について
Googleアカウントが必要です（Google Classroomを設定します）。1つの講義ごとにおおよそ1つのコーディング課題が用意されます。
個人用のコンピュータを準備してください（スマートフォンやタブレットPCでのコーディングは難しいかもしれません）。
キーワード：機械学習、ニューラルネットワーク、Python
・教材、成績評価
教材の配布は Google Classroom で行う予定です
成績評価は出席、授業態度、宿題の成果により行います。
・受講者へのメッセージ
Google Classroom に招待するために Google アカウントが必要です。
講義時間中はご自身が占有できるパソコンをご用意ください。
場所：対面形式（本郷キャンパス）
時間：火曜日、3〜5限目（13:00‐14:45、14:55‐16:40、16:50‐18:35）
評価：出席、授業態度、宿題の成果により行う
要件：Google/Todaiアカウント + 基本的な英語の知識
修了要件
本講座を修了するためには、以下の条件が必要です。
1. 一定回数以上出席
2. 宿題を一定回数以上提出し、一定の点数を得る
3. 最終発表会を行い、一定の点数を得る
よくある質問
※お問い合わせは研究室ではなく大学にお願いします。
※東大学部生以外の受講は受け付けておりません。
※回答にお時間をいただく場合がございます。ご了承ください。