コース紹介

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とGPU搭載計算機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び，演習は自主学習とする．
■最終課題ではセミナーで学んだ内容をベースに，チームまたは個人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．2018年度のテーマ（一部）は以下の通り．
・深層強化学習を利用した株トレード
・「Silicon Valley」に出てくるチアン・ヤン君の「SEEFOOD」作ってみた（ホットドッグの画像判別器）
・何部っぽい？CNNによるカテゴリ分類（顔画像から所属する部活動を推定）
・Haruka bot, LSTMの記憶力の調査（ツイート自動生成システム）
■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１：@ホームサービスロボット実習におけるDeep Convolutional Neural Networks と転移学習を用いた物体認識
　例２：自動運転車制御実習における深層学習による人物検出
　例３：自動運転支援センシング実習における深層学習による大規模点群データ処理

※ 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。