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
本講義では、機械学習の基本的な考え方とプログラミングによる実装力の双方を段階的に習得することを目的とします。特に、Pythonを用いた実装を通じて、データ処理からモデル構築、学習、評価、応用に至る一連の流れを理解し、最終的には各自が関心のある課題に対して機械学習を適用できる状態を目指します。
カリキュラム
詳細はUTASを参照してください
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
基本的な線形代数および確率統計の知識があること。
受講の仕組み
詳細はUTASを参照してください
修了要件
毎回の課題 （50%）および最終課題（50%）により判定します。
よくある質問
Q. 東京大学の学部生、及び、単位互換協定校在籍生ではありませんが受講することは可能ですか？
A.
本講座は東京大学の正規講座のため、対象者以外の受講は受け付けておりません。
※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。