受講対象者:院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)評価方法:中間レポート(40%)・期末レポート(60%)の合計で評価する予定である。)、微積分の知識(偏微分など)、線形代数の知識(行列の計算など)を用いる。なし学習などに用いられる深層学習(ディープラーニング)のモデルについて学ぶ。確率モデルと機械学習の関わりについて理解し、説明できる。ディープラーニングの応用を概説できる。※本科目は単位互換対象科目のため、大学での履修登録が必要です。詳細は所属大学のDuEX担当事務へお問い合わせください。下記の内容で申し込みします。よろしいですか?聴講の手続きを所属大学で行ってください。余裕をもって手続きをしてください。申し込みが確定しました。後ほど事務局より申し込み内容を記載したメールをお送りします。Development。