• TOP>
  •  データエンジニアリング系科目 >
  •  領域別コース:機械学習コース(理研・早大連携)

機械学習コース(理研・早大連携)

機械学習コース(理研・早大連携)

コースの概要:機械学習は人間や動物が経験を通して自然に学習するプロセスをコンピュータに行わせることで、種々の複雑な情報処理を可能とするデータ解析手法である。近年、このデータ解析手法は、インターネットやコンピュータ技術の発展に伴い大きく進化を続けている分野であり、人工知能開発にあたり必要不可欠な解析手法となりつつある。本コースではこのような機械学習について理化学研究所・革新知能統合研究センターの研究員を講師として招き、機械学習の基礎から研究で行われる最新分析手法まで学ぶことができるコースである。
本コースの基礎科目である「Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence α」では機械学習の根幹的な分析手法について学ぶ。また、「Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence β」では、大量データを扱う際の分析手法や技術について学ぶ。応用科目である「Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence γ」では、最新の研究事例を踏まえながら、機械学習の応用事例や分析手法について学ぶ。

Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence α

■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持っ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。

Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence β

■授業概要:

▪ 機械学習では大量のデータを現実的な時間で処理する必要があるため、効率的にデータ処理する技術が求められます。本授業では圧縮されたデータの処理法やデータを効率的に処理する方法論について学び、機械学習の基礎を更に応用するために必要な知識・技術を演習・実習を通じて身につけます。
▪ 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、圧縮情報処理ユニットリーダー:田部井靖生博士、テンソル学習ユニットリーダー:Qibin Zhao博士です

■履修のための要件:

▪ 「機械学習コース:Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence α」を履修し、機械学習の基礎を見につけていることが求められます。また、本授業は全て英語で行われるため、上記の授業を通じて機械学習に関する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。

Machine Learning for Advanced Integrated Intelligence γ

■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。