Artificial Intelligence【人工知能】

講義「人工知能」2019年度

概要

• ５セメスター，木曜１講時
• 教員： 乾健太郎，鈴木潤
• シラバス

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]）