評価項目1機械学習の基礎知識が適切に説明できる。機械学習の基礎知識が説明できる。機械学習の基礎知識が適切に説明できない。評価項目2機械学習の実装方法が適切に説明できる。機械学習の実装方法が説明できる。機械学習の実装方法が説明できない。評価項目3目的の問題を解決するのに適した機械学習アルゴリズムが適切に説明できる。目的の問題を解決するのに適した機械学習アルゴリズムが説明できる。目的の問題を解決するのに適した機械学習アルゴリズムが説明できない。概要:本講義はインフォメーションテクノロジで脚光を浴びている機械学習の基礎をひととおり学ぶもので,従来広く利用されている機械学習の手法から近年注目を浴びているディープラーニングまでを学習し,実際の問題に実践できるようになることを目的とする。今後,機械学習を用いたデータ分析を行う技術は情報工学,インフォメーションテクノロジの分野において必要不可欠な能力である。授業の進め方・方法:授業は情報処理演習室で電子化されたテキストを読み進めながら演習を行うことで機械学習の理論を学び,実践方法を習得する。レポート提出物の内容によって学習状況を確認する。この科目は学習単位科目のため,事前学習として電子化されたテキストを事前に読んでおくこと。事後学習としてレポートやオンラインテストを実施する。注意点:本講義はe-learning形式により向上心,積極性,応用力,公共心,問題解決能力,責任感,論理性を身につけることができる。講義の前には事前にテキストに目を通し,予習をしておくこと。学習した内容を知識として定着させるために,テキストを復習することが望ましい。機械学習の3つの方法が説明できる。単純な機械学習のアルゴリズムが説明できる。次元削減でデータを圧縮する方法が説明できる。モデルの評価ができ、パイパーパラメータをチューニングすることができる。アンサンブル学習について説明できる。機械学習を用いた感情分析について説明ができる。連続値を取る目的変数の予測について説明できる。ラベルなしデータの分析について説明できる。多層人工ニューラルネットワークの仕組みについて説明できる。TensorFlowとKerasを用いて効率的にニューラルネットワークを設計できる。ディープ畳み込みニューラルネットワークの仕組みを説明できる。GPUを用いてディープ畳み込みニューラルネットワークのトレーニングを高速化する方法について説明できる。リカレントニューラルネットワークとLSTMが説明できる。機械学習アルゴリズムが説明できる。期末試験内容の理解を深める。評価、整理の仕方、考察の論理性に配慮して実践できる。後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13実験テーマの目的に沿って実験・測定結果の妥当性など実験データについて論理的な考察ができる。後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13実験ノートや実験レポートの記載方法に沿ってレポート作成を実践できる。後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13実験データを適切なグラフや図、表など用いて表現できる。後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13実験の考察などに必要な文献、参考資料などを収集できる。後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13実験・実習を安全性や禁止事項など配慮して実践できる。後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13個人・複数名での実験・実習であっても役割を意識して主体的に取り組むことができる。後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13共同実験における基本的ルールを把握し、実践できる。後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13レポートを期限内に提出できるように計画を立て、それを実践できる。伝達関数を用いたシステムの入出力表現ができる。後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13ブロック線図を用いてシステムを表現することができる。