高度データ関連人材育成コンソーシアム(早稲田大学代表コンソーシアム)

~「データ関連スキル x 高度な専門性」 人材の重点育成~

文部科学省 平成29年度データ関連人材育成プログラム

機械学習コース(理研・早大連携)

Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence α(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 class to aims to provide the basic knowledge needed to acquire science of machine learning, which represents the main vehicle of the artificial intelligence field. The class will be offered in collaboration with AIP (Advanced Intelligent Project). The language of the instruction is English.

■授業概要:

▪本授業では人工知能における代表技術の一つである機械学習を習得するのに必要な基礎知識を学びます。
▪本授業の講師は理化学研究所革新知能統合研究センター近似ベイズ推論チームリーダー:Emtiyaz Khan博士です。

■履修のための要件:

▪本授業は人工知能の知識や技術を有していない人でも受講可能です。また、本授業は全て英語で行われます。

■Lecturer:

Asahi Toru, Togawa Nozomu, Maruyama Yusuke, Emitiyaz Khan
Emitiyaz Khan: RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Approximate Bayesian Inference Team

■Number of credits: 1
■Schedule:

1st lecture 4/14 14:00-15:30 Introduction to Machine Learning Emtiyaz Khan, Yusuke Maruyama, Toru Asahi, Nozomu Togawa
2nd lecture 4/14 16:00-17:30 Linear Regression, Cost Functiton, Gradient Descent Emtiyaz Khan, Yusuke Maruyama
3rd lecture 4/21 14:00-15:30 Overfitting and Ridge Regression Emtiyaz Khan, Yusuke Maruyama
4th lecture 4/21 16:00-17:30 Cross-validation and Bias-variance decomposition Emtiyaz Khan, Yusuke Maruyama
5th lecture 4/28 14:00-15:30 Classification and Logistic Regression Emtiyaz Khan, Yusuke Maruyama
6th lecture 4/28 16:00-17:30 Kernels and SVM Emtiyaz Khan, Yusuke Maruyama
7th lecture 5/12 14:00-15:30 Mixture Model and Factor Model Emtiyaz Khan, Yusuke Maruyama
8th lecture 5/12 16:00-17:30 Examination Emtiyaz Khan, Toru Asahi, Yusuke Maruyama, Nozomu Togawa

■Syllabus:

Undergraduate:
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S090102990120189S090102999S&pLng=jp
Graduated student and Ph.D. candidate:
https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=9S910100310120189S910100319S&pLng=jp

■Place: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

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