AI総合演習

作者

瓜生真也

公開

2024年7月4日

ようこそ

この資料は徳島大学 教養教育院・教養科目群・自然と技術の「AI総合演習」（INTT1520JLAS01）についての補助教材です。講義で扱った内容について、Quartoによるブック形式で提供しています。内容は、講義名のとおり、AI（人工知能）に含まれる機械学習、深層学習について、Pythonプログラミングによる演習形式で行います。

演習プログラムの実行

自身のコンピュータ上に用意した、ローカルJupyter環境あるいはリモートJupyter環境での利用を想定します。

リモート環境としてGoogle Colaboratory (Colab)が利用できます。プログラムの実行にはGoogleのアカウント登録が必要です。Colabについては付録をご覧ください。

Open In Colab

上記のボタンをクリックするとColabが開きます。

講義計画

講義の計画は以下の通りです。2024年7月4日現在、前期の講義が進行中であり、内容は順次追加されていきます。

  1. ガイダンス
  2. プログラミング入門
  3. 機械学習の背景・数理
  4. 機械学習モデルの設計と評価
  5. 機械学習の手法
  6. 機械学習モデルの解釈・説明性
  7. 演習1
  8. 深層学習の基礎
  9. 実社会での応用
  10. 深層生成モデル
  11. 演習2
  12. 課題解決型演習1
  13. 課題解決型演習2
  14. 課題解決型演習3
  15. 課題解決型演習の発表と振り返り

このページの元となるファイルはGitHubリポジトリでも公開しています。そこでは講義中に投影したスライド資料（一部、公開のために調整したものもあり）も含まれます。内容の誤りや誤字脱字、不明点や改善のためのコメント等はGitHub issuesあるいはpull requestを通して行うことが可能です。資料の品質向上のために協力いただけますと幸いです。

ライセンス

資料のうち、プログラム部分以外（文章や画像）はクリエイティブ・コモンズ 表示 - 非営利 - 改変禁止 4.0 国際 (CC BY-NC-ND 4.0)、プログラム部分はMITライセンスに従い、利用できます。