大学授業

詳しくはMoodleページを確認してください。

大学でメディア学を学ぶための基礎として、高校数学を復習するとともに、大学数学の初歩について学びます。

画像処理、音声信号処理、人工知能、グラフ理論などを学ぶために必要となる数学について学習します。

本授業では、自然言語処理において深層学習を利用する枠組みについて学修し、この枠組みを利用してアプリケーションを構築する実習を行います。詳しい授業内容についてはシラバスを確認してください。累積GPAが一定以上であることが受講資格となります。実際に必要となるGPAは学部のページで確認してください。履修を認める学生の数は最大1名とします。2024年度は前期の開講はありません。

• 時限: 木曜4, 5限

• 教室: 研究棟C 524室

受講希望の学生は、2024/09/22(日) 23:59までに松吉 俊までメールで連絡してください。メール本文に「氏名、学籍番号、累積GPA」を書いてください。第1回(9/26)の授業の時に説明会を実施します。

本授業では、機械学習・深層学習の仕組みと利用枠組みについて学修し、この枠組みを利用して自然言語処理のアプリケーションを構築する実習を行います。先端メディア学は実習中心ですが、先端メディアゼミナールでは数式を用いた仕組みの説明も行いますので、理論に関する知識も深めることを目指します。詳しい授業内容についてはシラバスを確認してください。累積GPAが一定以上であることが受講資格となります。実際に必要となるGPAは学部のページで確認してください。履修を認める学生の数は最大1名(先端メディア学で最大1名。先端メディアゼミナールで最大1名。計最大2名)とします。2024年度は前期の開講はありません。

• 時限: 木曜4, 5限

• 教室: 研究棟C 524室

受講希望の学生は、2024/09/22(日) 23:59までに松吉 俊までメールで連絡してください。メール本文に「氏名、学籍番号、累積GPA」を書いてください。第1回(9/26)の授業の時に説明会を実施します。