機械学習コース(理研・早大連携)

Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence γ(領域別コース:機械学習コース(理研・早大連携))

本科目は早稲田大学Global Education Center の正規科目です。
本学の学生はコースナビを通じて、科目履修期間中に科目登録を行うことが必須であり、定員を設けているため定員オーバー場合は選抜されます
なお、本学学生以外は今年度は以下のことをご了解ください
1、定員を超えた場合は受講できない可能性があること
2、遠隔授業は開催されず、コレド日本橋、或いは早稲田大学29号館で授業を受講すること
3、参画機関・連携機関に所属しない社会人は受講できないこと
※参画機関・連携機関に所属する社会人の場合は手続きを経て受講できる可能性があります。受講を希望する場合はこちらからお申し込みください。

This course will provide advanced knowledge of science and technology of artificial intelligence to have students qualified to understand the current cutting edge study of machine learning technologies and do their own new research as AIP has been doing. The class will be offered in collaboration with AIP (Advanced Intelligent Project). The language of the instruction is English except 9th , 10th , and 11th lecture.
This class will held collaborating with AIP. English is used in this class except 9th, 10th , and 11th lecture (in these classes Japanese is used).

■授業概要:

▪機械学習を駆使して人工知能を用いた新しい研究に取り組むことができる能力を身に付けるための上級学問を習得し、本授業で紹介される理化学研究所革新知能統合研究センターが取り組んでいる機械学習に関する最先端の研究の内容を理解できるサイエンスとテクノロジーを学びます。

■履修のための要件:

▪「機械学習コース:Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence α」及び「機械学習コース:Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence β」を履修し、機械学習の基礎や応用を習得していることが求められます。また、本授業は第9、10、11回を除き全て英語で行われるため、上記の授業を通じて機械学習の英語に十分慣れた状態で履修することを強く推奨します。

■Lecturer:

Asahi Toru, Togawa Nozomu, Maruyama Yusuke, Emtiyaz Khan, Yamada Makoto, Yamamoto Yoichiiro, Otake Mihoko, Hamanaka Masatoshi
Emitiyaz Khan: RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Approximate Bayesian Inference Team
Yamada Makoto: RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, High-Dimensional Statistical Modeling Unit
Yamamoto Yoichiro: RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Pathology Informatics Unit
Otake Mihoko: RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Cognitive Behavioral Assistive Technology Team
Hamanaka Masatoshi:RIKEN Center for Advanced Intelligence Project,Music Information Intelligence Team

■Number of credits:2
■Schedule:

1st lecture 6/23 14:00-15:30 Basics of Approximate Bayesian Inference Emtiyaz Khan, Yusuke Maruyama, Toru Asahi, Nozomu Togawa
2nd lecture 6/23 16:00-17:30 Bayesian Deep Learning Emtiyaz Khan, Yusuke Maruyama
3rd lecture 6/30 14:00-15:30 Interactive music system Masatoshi Hamanaka, Yusuke Maruyama
4th lecture 6/30 16:00-17:30 Music analysis and its application Masatoshi Hamanaka, Yusuke Maruyama
5th lecture 7/7 14:00-15:30 Feature Selection Makoto Yamada, Yusuke Maruyama
6th lecture 7/7 16:00-17:30 Transfer Learning Makoto Yamada, Yusuke Maruyama
7th lecture 7/21 14:00-15:30 Density-Ratio Estimation Makoto Yamada, Yusuke Maruyama
8th lecture 7/21 16:00-17:30 Automatic composition system Masatoshi Hamanaka, Yusuke Maruyama
9th lecture 7/28 14:00-15:30 Medical Applications of Artificial Intelligence(1) (Note: In Japanese) Yoichiro Yamamoto, Yusuke Maruyama
10th lecture 7/28 16:00-17:30 Medical Applications of Artificial Intelligence(2) (Note: In Japanese) Yoichiro Yamamoto, Yusuke Maruyama
11th lecture 8/4 14:00-15:30 Medical Applications of Artificial Intelligence(3) (Note: In Japanese) Yoichiro Yamamoto, Yusuke Maruyama
12th lecture 8/4 16:00-17:30 Cognitive behavioral assistive technology: Lecture Mihoko Otake, Yusuke Maruyama
13th lecture 8/11 14:00-15:30 Conversation assistive robots: Demonstration Mihoko Otake, Yusuke Maruyama
14th lecture 8/11 16:00-17:30 AI for improving quality of life: Discussion Mihoko Otake, Yusuke Maruyama
15th lecture 8/11 18:00-19:30 Examination Yusuke Maruyama

■Syllabus:

Undergraduate:
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S090103010120189S090103019S&pLng=jp
Graduated student and Ph.D. candidate:
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S910100330120189S910100339S&pLng=jp
Posdocs, Employees and others:
For the latest information, please see either of the above syllabus URL.

■Place:

6/23, 8/4 Waseda 29th Building 302
6/30, 7/7, 7/21, 7/28  WASEDA Nihonbashi Campus, Hall

< 受講申込み方法 >

◆早稲田大学の学生

早稲田大学学生は必ずコースナビから科目登録を行ってください。

申込みは締め切りました

◆ポスドク・他大学生

本学学生以外は今年度は以下のことをご了解ください

  • 1、定員を超えた場合は受講できない可能性があります
  • 2、遠隔授業は開催されず、コレド日本橋、或いは早稲田大学29号館で授業を受講してください

申込みは締め切りました

◆社会人(参画機関・連携機関のみ)

本学学生以外は今年度は以下のことをご了解ください

  • 1、定員を超えた場合は受講できない可能性があります
  • 2、遠隔授業は開催されず、コレド日本橋、或いは早稲田大学29号館で授業を受講してください
  • 3、参画機関・連携機関に所属しない社会人は受講できません

申込みは締め切りました