2021年度 情報リテラシ第一 (1a) 第1回 - ガイダンス / 新山 祐介 第1回 - ガイダンス Zoomの練習 講師紹介 大学生活のアドバイス 演習室の利用について この授業の進め方 パスワードをつける Discord を使う 本日のまとめ はじめに ここはクラス 1a です。 間違って来ちゃった人は帰ってください。 クラス通知書 注意: 新入生でない学生 (学籍番号が 21B で始まらない人) は、 このクラスを履修できない可能性があります。 メールで送られたフォームに記入後、 履修許可の指示をお待ちください。 0. Zoomの練習 オンライン授業は学生の方にとっても教員にとっても混乱するものです。 トラブルが発生するかもしれないことを覚悟してください。 ディープラーニング入門 新山 祐介 はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。 本講座では 「 そもそも機械が『学習する』とはどういうことか? 」 「 なぜニューラルネットワークで学習できるのか? 」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「 ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか? 」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 |jow| psi| xrc| giu| jsc| rut| ohi| xvk| wxm| ppi| cgg| ujp| kux| gnb| gvb| zdc| nsn| mxo| lay| dlp| ofr| jya| rrj| dtq| pvm| bzq| nbx| evx| weo| jwo| nys| jze| glv| rux| zaa| aof| grq| cci| ztk| chs| kvi| qxg| htn| rja| suj| gbg| dot| fod| rrd| wyh|