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授業概要
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基礎科学・実応用など様々な分野において、データ解析の重要性が益々高まっています。本講義では、確率・統計応用や多変量解析で扱う基本的な方法をさらに発展させ、表現能力の高い学習モデルや非数値データの解析を扱う機械学習の基礎理論や使い方を説明します。教科書（テキスト）の内容に沿った説明に加え、最新の機械学習の話題も取り扱います。
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到達すべき
目標
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機械学習に関する基本的な理論の理解とともに，コンピュータで実行できることを目標とします。
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授業計画と
準備学習
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１．機械学習の概要
２．線形代数・微分積分（復習）
３．最適化
４．最尤推定
５．ベイズ推定法
６．回帰モデル
７．予測結果の評価、汎化と過学習
８．サポートベクターマシン
９． アンサンブル学習
１０．ニューラルネットワーク（1）基本モデルと学習
１１．ニューラルネットワーク（２）最近の話題
１２．演習（1）Pythonの基本操作
１３．演習（2）科学技術計算（行列・統計）
１４． 演習（3）教師あり学習
１５． 演習（4）ニューラルネットワーク
１６．定期試験
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授業の特色
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学生のアク
ティブ・ラー
ニングを
促す取組
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実問題を模倣したデータ解析に取り組むことで、機械学習の各手法の性質の理解を深めます。
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使用言語
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TA，SA配置
予定
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基盤的能力
専門的能力
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授業時間外
の学習
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AIMSにて事前に公開する講義スライドで予習・復習をすることが好ましいです。また、内容の理解を確認するためにレポート課題を出題します。
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成績評価の
方法
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主に定期試験の結果で成績評価しますが、
中間試験の結果やレポート課題の取り組みも考慮します。
新型コロナウィルスの感染状況によっては、
試験の代わりに全体の理解度を問うレポート課題を出題する可能性があります。
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到達度評価
の観点
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テキスト
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No
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書籍名
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著者名
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出版社
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出版年
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ISBN/ISSN
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1.
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『ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門』
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八谷 大岳
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講談社サイエンティフィク
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2020
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978-4065206126
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テキスト
(詳細)
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参考文献
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No
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書籍名
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著者名
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出版社
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出版年
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ISBN/ISSN
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1.
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『東京大学工学教程 情報工学 機械学習』
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中川 裕志
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丸善出版
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2015
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978-4621089910
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2.
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『パターン認識と機械学習（上）』
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C.M. ビショップ (著), 元田 浩 (監訳), 栗田 多喜夫 (監訳), 樋口 知之 (監訳), 松本 裕治 (監訳), 村田 昇 (監訳)
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丸善出版
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2012
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978-4621061220
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3.
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『パターン認識と機械学習（下）』
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C.M. ビショップ (著), 元田 浩 (監訳), 栗田 多喜夫 (監訳), 樋口 知之 (監訳), 松本 裕治 (監訳), 村田 昇 (監訳)
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丸善出版
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2012
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978-4621061244
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参考文献
(詳細)
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担当教員実
務経験内容
または実践
的教育内容
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実践的授業
内容等
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備考
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授業の実施形態：
原則、対面授業を行う
その他：次のことに留意すること。
・事前にAIMS-Gifu を確認すること。
・新型コロナウイルス感染症（COVID-19）における岐阜大学の活動指針（レベル）等に
より、実施形態等を変更する場合がある。必要事項は、AIMS-Gifu 等で連絡する。
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