Artificial Intelligence【人工知能】

講義「人工知能」2019年度

概要

日程

  1. [4/23] 導入:人工知能のこれまでとこれから([スライド])
  2. [4/30] 問題の表現と解探索の方法([スライド])
  3. [5/07] 様々な探索アルゴリズム([スライド])
  4. [5/14] 知識に基づく探索([スライド])
  5. [5/21] 論理と推論([スライド])
  6. [5/28] 非単調推論([スライド])
  7. [6/04] 不確実性推論([スライド])
  8. [6/11] 機械学習の基礎(教師あり学習,分類問題)([スライド])
  9. [6/18] 深層学習/ニューラルネットワークの基礎([スライド])
  10. [6/25](連続)最適化([スライド])
  11. [7/02] 分散表現/埋め込み([スライド])
  12. [7/09] 系列変換モデル/機械翻訳,対話([スライド])
  13. [7/16] 畳み込みネットワーク/画像認識([スライド])
  14. [7/30] 深層学習(最先端の研究紹介)([スライド])

Last-modified: 2023-02-14 (Tue) 22:08:51 (408d)

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