AIセミナー
種別
選択必修科目
概要
近年の人工知能の主要トピックを座学と演習を通して学ぶ．基本的な深層ニューラルネットワークや生成モデル，強化学習について，深層学習フレームワークPyTorchを用いたプログラミングにより理解を深める．
■Deep Learningフレームワークを用いた実装中心のセミナー（第1レベル人材の育成を想定 ※）．
■セミナー内ではフレームワークの使い方を中心に学ぶ．トピックは以下の通り．
・Multi-Layer Perceptron
・Convolutional Neural Network
・Recurrent Neural Network
・Autoencoder
・Deep Reinforcement Learning（選択式）
・Generative Adversarial Network（選択式）
・Attention（選択式）
・Reservoir Computing（選択式）
・Large Language Model（選択式）
■希望者はJetson AI Certificationの取得を目指すJetsonコースを選択可能．組込みGPU「Jetson」にAIを実装する方法を学ぶ．
■最終課題ではセミナーで学んだ内容をベースに，チームの自由なアイデアで課題を設定し，取り組んだ手法や実験結果をプレゼンテーションする．2024年度のテーマ（一部）は以下の通り．
・レザバーを活用した植物の効率的な水やり管理システムの開発
・料理レシピ生成システム
・Jetsonを用いたAIエージェントの開発
■セミナーでの学習内容を夏休み総合実習に役立てることを想定．
※ 例えば，Deep learning に関してはオープンソースのソフトウエアはインターネットから容易に入手できるので，PCのキーを押せば何らかの結果が出てくる状況にはある．一方で，意味のある結果が得られたかどうかを判断でき，もし得られていなければ，手法やパラメータを修正し，意味のある結果を出せる人材を第1 レベルの人材と呼ぶ．
シラバス
授業計画
時間割を参照
セミナー初回風景
