Kawabata's Lecture Summary

担当科目リスト：

「情報工学のための数学演習 II」

担当者：

講師　川端豪 (情報工学課程)

ねらい：

情報工学課程において必要となる確率・統計の計算を練習する。

進め方：

対面形式で講義及び演習を行う。Web によるレポート提出で平常評価する。

参考書：

工学系数学教材研究会編：『確率統計』（森北出版） (ISBN978-4-627-05751-7)。
 
小島宏之：『ベイズ統計学入門』（ダイヤモンド社） (ISBN978-4-478-01332-8)。

連絡事項：

初回の授業の前に、関学 教育・研究システムのID (教研ID) を確認せよ。

資料：

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「プログラミング実習 III 」

担当者：

講師　川端豪, 他

ねらい：

「プログラミング実習 II 」で習得した基本的なC言語プログラミング技法を 基に、応用力を身につけることを目的とする。 情報工学／知能・機械工学における重要な手法を課題として与えることで、 諸分野の基礎知識をプログラミングを通して習得する。

進め方：

対面形式で講義及び演習を行う。Web によるレポート提出で平常評価する。
簡単な説明の後、提示された課題演習を行い、結果をまとめたレポートを 提出する。

教科書：

内田智史監修『C言語によるプログラミング [応用編 第２版]』（オーム社） (ISBN4-274-06487-5)。

資料：

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「情報工学特殊講義 XIV -ニューラルネット学習の基礎と実践-」

担当者：

講師　川端豪

ねらい：

ニューラルネット学習の基礎理論を学び、また実際に深層学習のプログラムを作成することで、この技術領域に対する理解を深める。 Python、NumPy、Matplotlib、Tensorflow による NN シミュレーションに加え、 畳み込み(Convolution NN)、再帰(Reccursive NN)、 LSTM(Long Short-Term Memory)、GRU(Gated Reccurent Unit)などを応用して、生成ＡＩ(Generative Artificial Inteligent)による偽文生成を体験する。

進め方：

対面形式で講義及び演習を行う。Web によるレポート提出で平常評価する。

参考書：

Geron, A.：『scikit-learn、Keras、TensorFlow による実践機械学習』(オライリージャパン) (ISBN:978-4-87311-928-1)。

資料：

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Last update: Feb. 15, 2025 by T. Kawabata