科目番号
教室
登録人数
履修登録方法
対面/遠隔
ESAI11030
[水2]共創技術ラボ琉大
抽選対象
対面授業
開講年度
期間
曜日時限
開講学部等
主要授業科目
2025
前学期
水2
理工学研究科工学専攻
講義コード
科目名[英文名]
単位数
R10231001
機械学習特論
2
担当教員[ローマ字表記]
宮田 龍太
主授業科目は、令和7年度からの表示項目です。
授業の形態
講義、演習又は実験
アクティブラーニング
学生が議論する、学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
授業内容と方法
教科書の内容を輪番で講義する。輪講は朗読会ではない。絶対に教科書やメモの棒読みになってはいけない。内容や式変形を理解し、あたかも自分の研究結果であるかのように淀みなく説明し、質問にも鮮やかに答えなければならない。自己都合で当番の予定を変更したい者は自分で代わりの人を探すこと。
また、その回で扱った講義内容に関する理解度確認テストを次の回で実施するため、当番以外の受講生には活発な質問・議論が求められる。
さらに、教科書の各章を終えたタイミングで関連した課題レポートを課すため、定期的な予習・復習が受講生には求められる。
※旧カリキュラム「知能機械システム特別講義Ⅰ」と新カリキュラム「機械学習特論」の2科目同時開講。
URGCC学習教育目標
自律性、コミュニケーション・スキル、情報リテラシー、問題解決力、専門性
達成目標
専門書の内容を分かりやすくプレゼンテーションできるようになる。
機械学習(教師あり学習に限る)の基礎となる理論を理解し、適切に応用できるようになる。
評価基準と評価方法
輪講の質(10%)、各回の理解度確認テストの点数(60%)、および課題レポート(30%)を評価する。
履修条件
線形代数、微分積分、確率統計、プログラミング(Python)
授業計画
授業計画
教科書を分担して読み、資料(パワーポイントなど)を作成し、自分の読んだ部分を皆に向けて講義(プレゼンテーション)する。当番の学生は,本では省略されている式変形の詳細や要点をまとめた資料を見せながら講義し、その内容について皆で議論する。理解に基づいた自分の言葉で分かりやすく説明し,質問にも答える。
1. ガイダンス、各回の当番決め、輪読のお手本披露(教科書「第1章 序論1.1」)
2. 確認テスト(1)、確率論(教科書「第1章 序論1.2」)
3. 確認テスト(2)、モデル選択(教科書「第1章 序論1.3および1.4」)
4. 確認テスト(3)、決定理論(教科書「第1章 序論1.5」)
5. 確認テスト(4)、情報理論(教科書「第1章 序論1.6」)
6. 確認テスト(5)、これまでの振り返りと課題レポート①提示
7. 課題①の解説、線形基底関数モデル(教科書「第3章 線形回帰モデル3.1」)
8. 確認テスト(6)、ベイズ線形回帰(教科書「第3章 線形回帰モデル3.2および3.3」)
9. 確認テスト(7)、エビデンス近似(教科書「第3章 線形回帰モデル3.4〜3.6」)
10. 確認テスト(8)、これまでの振り返りと課題レポート②提示
11. 課題②の解説、識別関数(教科書「第4章 線形識別モデル4.1」)
12. 確認テスト(9)、確率的生成モデル(教科書「第4章 線形識別モデル4.2」)
13. 確認テスト(10)、確率的識別モデル(教科書「第4章 線形識別モデル4.3」)
14. 確認テスト(11)、ラプラス近似(教科書「第4章 線形識別モデル4.4および4.5」)
15. 確認テスト(12)、これまでの振り返りと課題レポート③提示
事前学習
教科書の該当箇所を予めよく読んでおくこと。とくに当番に当たった者は担当部分についてよく理解しておくこと。理解できなかったことはメール等を利用し、あらかじめ教員に質問しておくこと。
事後学習
授業で読んだ範囲を読み返し、疑問点を解決しておくこと。解決できない場所は当番の学生に聞く。それでも解決しない場合は、メールなどを利用して教員に質問すること。
教科書にかかわる情報
教科書
書名
パターン認識と機械学習 上
ISBN
978-4621061220
備考
著者名
C. M. ビショップ
出版社
丸善出版
出版年
2012
NCID
教科書全体備考
参考書にかかわる情報
参考書
書名
Pattern Recognition and Machine Learning
ISBN
978-0387310732
備考
著者名
Christopher M. Bishop
出版社
Springer
出版年
2006
NCID
参考書全体備考
使用言語
日本語
メッセージ
オフィスアワー
月曜13:00〜14:30まで、工学部1号館212教室にて
メールアドレス
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