Fundamentals of Machine Learning

Course Information

College Anan College Year 2022
Course Title Fundamentals of Machine Learning
Course Code 1794601 Course Category Specialized / Elective
Class Format Lecture Credits Academic Credit: 2
Department Course of Information Engineering Student Grade 4th
Term First Semester Classes per Week 2
Textbook and/or Teaching Materials ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装(オライリージャパン)
Instructor Ota Kengo

Course Objectives

1. パーセプトロンの概念を理解し、パーセプトロンを用いてさまざまな論理回路を実現できる。
2. ニューラルネットワークの概念を理解し、さまざまな活性化関数に基づくニューラルネットワークを実装できる。
3. 誤差逆伝播法の概念を理解し、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムを実装できる。

Rubric

理想的な到達レベルの目安標準的な到達レベルの目安未到達レベルの目安
評価項目1パーセプトロンの概念を理解し、実装できる。パーセプトロンの概念を理解し、説明できる。パーセプトロンの概念を理解できない。
評価項目2ニューラルネットワークの概念を理解し、実装できる。ニューラルネットワークの概念を理解し、説明できる。ニューラルネットワークの概念を理解できない。
評価項目3誤差逆伝播法の概念を理解し、実装できる。誤差逆伝播法の概念を理解し、説明できる。誤差逆伝播法の概念を理解できない。

Assigned Department Objectives

学習・教育到達度目標 D-1 See Hide

Teaching Method

Outline:
機械学習アルゴリズムの一つであるニューラルネットワークの理論について、Pythonによる実装を交えながら学ぶ。
Style:
基本的には、教科書に沿って進める。理論を講義形式で学びながら、必要に応じて授業時間中に演習を行い、理解を深める。
Notice:
演習では基本的にPython 3を用いるため、Pythonの文法等については適宜復習すること。

Characteristics of Class / Division in Learning

Active Learning
Aided by ICT
Applicable to Remote Class
Instructor Professionally Experienced

Course Plan

Theme Goals
1st Semester
1st Quarter
1st Python入門 Pythonの基本を理解し、プログラムを作成することができる。
2nd Python入門 Numpy等のライブラリを用いて、プログラムを作成することができる。
3rd パーセプトロン パーセプトロンの原理を理解し、基本的な論理ゲートを実装できる。
4th パーセプトロン 複数の論理ゲートを組み合わせ、非線形な回路を実現できる。
5th ニューラルネットワーク ニューラルネットワークの原理を理解し、基本的な活性化関数を実装できる。
6th ニューラルネットワーク 3層のニューラルネットワークを実装できる。
7th ニューラルネットワーク ニューラルネットワークの出力層を設計できる。
8th 【中間試験】
2nd Quarter
9th ニューラルネットワークの学習 ニューラルネットワークの学習の基本を理解し、説明できる。
10th ニューラルネットワークの学習 基本的な損失関数を理解し、実装できる。
11th ニューラルネットワークの学習 ニューラルネットワークの基本的な学習アルゴリズムを理解し、実装できる。
12th 誤差逆伝播法 誤差逆伝播法の原理を理解し、説明できる。
13th 誤差逆伝播法 計算グラフのノードを実装できる。
14th 誤差逆伝播法 誤差逆伝播法を実装できる。
15th ディープラーニング ディープラーニングの基本を理解し、説明できる。
16th 【答案返却】

Evaluation Method and Weight (%)

試験発表相互評価態度ポートフォリオその他Total
Subtotal60000400100
基礎的能力3000020050
専門的能力3000020050
分野横断的能力0000000