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徳島文理大学 | Webシラバスシステム |
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| 徳島文理大学短期大学部 |
| 科目番号 | 10305 | 担当教員名 | 河合 浩行 | 単位 | 2単位 |
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| 科目群 | 専門 | 必修・選択 | 選択 | 開講期 | 前期 | 対象年次 | 1,2年 |
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| 授業概要 |
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| システムの制御においても人工知能の活用検討が進んでいる。本講義では、最近注目を集めている人工知能の中核技術であるとニューラルネットワーク技術とその学習技術について、特に深層ニューラルネットワークとDeep-Learning技術について解説する共に、その技術課題と最新の研究動向を交えて概観する。 |
| 到達目標 |
| (1)知識：AI技術の基本を理解し有効性を説明できる。 (2)態度：AI技術による課題解決方法を考えることができる。 (3)技能：最適なニューラルネット構造の見極め設計ができる。 (4)思考・判断：ニューラルネットワークの特徴を踏まえた選択ができる。 |
| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
|---|---|---|---|
| 【1】 | ニューラルネットワークと人工知能 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【2】 | 階層型ニューラルネットワークの数理モデル | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【3】 | 階層型ニューラルネットワークの学習 〜誤り訂正学習、誤差逆伝搬学習、競合学習〜 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【4】 | 深層ニューラルネットワークによる深層表現の学習 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【5】 | 畳み込みニューラルネットワーク | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【6】 | 自己符号化器 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【7】 | 深層ボルツマンマシン 〜統計的機械学習〜 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【8】 | 深層ボルツマンマシン 〜可視変数のみ学習／隠れ変数あり学習〜 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【9】 | 深層ボルツマンマシン 〜制限ボルツマンマシン／深層ボルツマンマシン〜 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【10】 | 自由度の高い統計モデルの学習／自己符号化器による内部表現学習 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【11】 | 確率的モデルを用いた事前学習・確定的モデルを用いた事前学習 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【12】 | 大規模深層学習の実現技術 〜深層学習の最適化／高速化手法／〜 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【13】 | 大規模深層学習の実現技術 〜過学習制御／活性化関数〜 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【14】 | 大規模深層学習の実現技術 〜学習率調整〜 | 講義、討論 | 復習、文献調査（90分） |
| 【15】 | ニューラルネットワークの応用事例 〜画像認識、音声認識など〜 | 講義 | 復習 |
| 評価方法 |
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| 課題レポート（85点）と平常点（15点）の計100点に基づき評価する。 フィードバックはGoogle Classroomなどで行う。 |
| 教科書 |
| 「深層学習」 人工知能学会監修 神嶌敏弘編、近代科学社、3500円（税別） |
| 参考図書 |
| 「ニューラルネットワークとディープラーニング」Charu C. Aggarwal、学術図書出版、3600円（税別） 「詳解ディープラーニング」 巣籠 悠輔著、マイナビ出版、3400円（税別） |
| 備考 |
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| オフィイスアワー： 火曜日 13:05〜14:35（10号館7階3704） 【実務経験】昭和61年〜平成27年 三菱電機(株）LSI研究所他にてVLSI, SoC(System On a Chip)及びコンピュータアーキテクチャの研究開発に従事 |