岡山県立大学：シラバス

授業科目名（和文）［Course］	機械学習特論
授業科目名（英文）［Course］	Machine Learning
学部（研究科）［Faculty］	情報系工学研究科
学科（専攻）［Department］	システム工学専攻前期
担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors]	○但馬　康宏　　自室番号（2604）、電子メール（tajimacse.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は, を @に置き換えてください
単位数［Point(Credit)］	2単位
対象学生［Eligible students］	1・2年次生
授業概略と目標［Course description and Objects］	機械学習の様々な手法を演習を含めながら学習する．近年の計算機の性能向上により大規模なデータが手軽に扱えるようになった．これらのデータ分析には，機械学習を用いたデータモデルの構築が様々な分野で不可欠である．この授業では，機械学習の原理にとどまらず，実際のプログラミングを通してその理解を深める．
到達目標［Learning Goal］	１．教師あり学習と教師なし学習の違いを理解する２．尤度と最適化の関係を理解する３．統計的学習手法の代表例を理解する３．アルゴリズム論的学習手法を理解する
授業計画とスケジュール［Course schedule］	１－４．学習問題の分類５－８．最尤推定と最適化問題９－１０．具体的な統計的学習手法の理解１１－１４．アルゴリズム論的な学習手法の例題理解１５．まとめ
成績評価方法と基準［Grading policy (Evaluation)］	各学習法について，手で解く問題やプログラミング課題を出す．そのレポートにより評価する．
教科書［Textbook］	教科書：数理言語学事典，畠山雄二ほか，産業図書，2013
自主学習ガイド及びキーワード［Self learning］	最新の学習法をウェブで調べたり，身近に使われている機械学習に興味を持つとよい．
開講年度［Year of the course］	25

授業科目名（和文）［Course］	機械学習特論
授業科目名（英文）［Course］	Machine Learning
学部（研究科）［Faculty］	情報系工学研究科
学科（専攻）［Department］	システム工学専攻前期
担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors]	○但馬　康宏　　自室番号（2604）、電子メール（tajimacse.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は, を @に置き換えてください
単位数［Point(Credit)］	2単位
対象学生［Eligible students］	1・2年次生
授業概略と目標［Course description and Objects］	機械学習の様々な手法を演習を含めながら学習する．近年の計算機の性能向上により大規模なデータが手軽に扱えるようになった．これらのデータ分析には，機械学習を用いたデータモデルの構築が様々な分野で不可欠である．この授業では，機械学習の原理にとどまらず，実際のプログラミングを通してその理解を深める．
到達目標［Learning Goal］	１．教師あり学習と教師なし学習の違いを理解する２．尤度と最適化の関係を理解する３．統計的学習手法の代表例を理解する３．アルゴリズム論的学習手法を理解する
授業計画とスケジュール［Course schedule］	１－４．学習問題の分類５－８．最尤推定と最適化問題９－１０．具体的な統計的学習手法の理解１１－１４．アルゴリズム論的な学習手法の例題理解１５．まとめ
成績評価方法と基準［Grading policy (Evaluation)］	各学習法について，手で解く問題やプログラミング課題を出す．そのレポートにより評価する．
教科書［Textbook］	教科書：数理言語学事典，畠山雄二ほか，産業図書，2013
自主学習ガイド及びキーワード［Self learning］	最新の学習法をウェブで調べたり，身近に使われている機械学習に興味を持つとよい．
開講年度［Year of the course］	25