科目名	情報科学基礎実験ｂ
単位数	1.0
担当者	医用情報科学専攻 准教授 中野 靖久(代表教員) 知能工学専攻 准教授 下川 丈明，准教授 毛利 考佑，講師 岡本 勝，助教 黒澤 義明，助教 森 康真 システム工学専攻 准教授 神尾 武司，准教授 村田 佳洋，准教授 脇田 航，助教 高井 博之
履修時期	前期(第1ターム，第2ターム)または後期(第3ターム，第4ターム)
履修対象	2年次
講義形態	実験
講義の目的	機械学習は実世界の様々な問題を解決するための重要な技術となっている．本実験では，機械学習の一手法であるディープラーニング(DL)の仕組みを演習を通して体験・理解する．また，モデルの改良や応用に取り組み，機械学習手法を活用するための実践力を身につける．
到達目標	機械学習の基礎を学び，Pythonのライブラリを用いた機械学習モデル(多層パーセプトロン(MLP)や畳み込みニューラルネットワーク(CNN)など)の構築方法を習得する．【知識2，技能1】 グループ課題としてシステムの改良を模索することにより，協同する力を身に付ける．【主体性，協働性】 コンテストを通じて，知識，技術，結果を適切に説明できる．【思考力・判断力，表現力】
受講要件	特になし．
履修取消の可否	否
履修取消不可の理由	必修科目のため
事前・事後学修	WebClassにアップロードされた講義スライドを使って事前に学習内容を予習し，分からない点を明確にしておく．事後は実験結果を整理・分析し，レポートやコンテストなどに役立てる．
講義内容	第１回　実験環境の構築，機械学習の基礎�@（機械学習とは） 第２回　機械学習の基礎�A（MLP，CNNの説明） 第３回　グループ課題�@（コンテスト課題CIFAR-10の説明） 第４回　グループ課題�A（戦略相談，コンテストのための実験） 第５回　グループ課題�B（プレゼン方法，プレゼンの打ち合わせ） 第６回　コンテスト準備�@（スライド作成，コンテストのための実験） 第７回　コンテスト準備�A（動画作成） 第８回　コンテスト
期末試験実施の有無	実施しない
評価方法・基準	全出席，全レポート提出，発表を前提とする．成績は受講態度30%，グループワーク30%，プレゼンテーション10％，レポート30％として評価する．なお，秀についてはコンテストも含めた評価とする．
教科書等	教科書 金丸隆志，Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまで (ブルーバックス)，講談社，2018
担当者プロフィール	下川丈明：データ分析に関する研究に従事． 　研究室：情報科学部棟7階713室 毛利考佑：主に、教育ビッグデータを用いた学習分析・教育データマイニングに関する研究に従事． 　研究室：情報科学部棟6階 650号室 岡本 勝：学習工学および拡張現実感・バーチャルリアリティ応用に関する研究に従事. 　研究室：情報科学部棟6階 651研究室 黒澤 義明：発話意図研究，アパレル情報推薦研究に従事． 　研究室：情報科学部棟7階 763研究室 森 康真：知識情報処理に関する研究に従事． 　研究室：情報科学部棟6階 624研究室 神尾武司：主に，学習理論，最適化手法，放送および通信システムに関する研究に従事． 　研究室：情報科学部棟7階 742研究室 村田 佳洋：組み合わせ最適化に関する研究に従事． 　研究室：情報科学部棟8階 820室 脇田 航：バーチャルリアリティに関する研究に従事. 　研究室：情報科学部棟7階 730室 高井 博之：複数ロボットのよる共同作業・ロボット間相互移動通信に関する研究に従事. 　研究室：情報科学部棟7階 724研究室 中野 靖久：視覚情報処理に関する研究に従事. 　研究室：情報科学部棟6階 631研究室 「学生の学習指導・支援体制について」 授業内容や宿題などに関する，学生の個別学習相談を随時受け付けています． 教員の所在は，学内サイネージ等に掲示されていますので，確認の上，研究室を訪ねてみてください．
講義に関連する実務経験	高井 博之：1987年4月〜1994年6月 三菱電機マイコン機器ソフトウェア（株）に勤務（電波応用機器・航空管制システム向け組み込み制御ソフトウェア開発に従事） 下川 丈明：2019年4月〜2021年3月 三菱電機株式会社に勤務（データ分析業務に従事）
課題や試験に対するフィードバック	学習の到達度を示す評価基準表を提示する．
アクティブ・ラーニング	ディスカッション，プレゼンテーション
キーワード	機械学習，Python
備考	【教職】高一種(情報)