本授業では、ヒトが知能を使ってすることを機械ができるようにした仕…

本授業では、ヒトが知能を使ってすることを機械ができるようにした仕組みを利活用するための基礎的な知識とスキルを実践的に学ぶ。知識として、人工知能の基本的な能力や社会応用の可能性、情報社会の権利について学ぶ。また、人工知能ツールやサービスに触れることを通して人工知能が社会生活に及ぼす影響について考察したり、他者の権利を尊重して社会発信したりするスキルを、Google ColaboratoryやDocumentなどのツールを活用して学ぶ。学習方法としてはグループ協調学習を基軸に進め、協働・プレゼンスキルなども副次的に身につける。

データサイエンティストのための機械学習。イントロダクション(CAI-1401)

CAI-1401 データサイエンスにおけるソフトウェア工学と人工知能。知的なアルゴリズムをどのように設計するのでしょうか?Pythonで機械学習モデルを構築し、それを使って他のプログラミング言語で訓練されたアルゴリズムを訓練することである。この授業では、機械学習の基礎を学び、機械学習のバックグラウンドを持たない学生にも門戸を開きます。学生は、Pythonで機械学習モデルをゼロから構築し、大規模なデータセットでそれを訓練します。このプロジェクトは、データサイエンティストのための機械学習についての前のクラスの基礎の上に構築されます。

機械学習。定量的アプローチ (CAI-1403)

CAI-1403 予測モデリング、分類、クラスタリングのための機械学習法です。これらの手法により、大規模なデータセットのコンテキストで複雑な質問に答えることができます。機械学習は、画像を異なるカテゴリに分類するために使用できます。また、機械学習は、以下の結果を予測するためにも使用できます。

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