井上研究室の輪講は,主に制御・機械学習・最適化周辺の内容を扱います。2, 3グループに分かれてそれぞれ別の教材をもとに進めることになります。形式は学生が交代で授業をする形でおこなっています。授業の仕方は担当に任せられており,スライドベースでも板書ベースでも構いません。輪講を通して周辺分野の基礎知識を固めながら,人に伝えるプレゼンテーションの訓練をおこないます。
秋学期
今村秀明,松井孝太,増補改訂版 ベイズ最適化ー適応的実験計画の基礎と実践ー,近代科学社,2025(予定)
春学期
児玉慎三,須田信英,システム制御のためのマトリクス理論,コロナ社,1978(修士)
梅谷俊治,しっかり学ぶ数理最適化:モデルからアルゴリズムまで,講談社サイエンティフィク,2020(学部)
Dimitri P. Bertsekas, A Course in Reinforcement Learning, MIT course(修士)
久保田達也,現代数理統計学の基礎,共立出版,2017(学部)
井村順一,システム制御のための安定論,コロナ社,2000(修士1)
森賀新,木田悠歩,須山敦志,Pythonではじめるベイズ機械学習入門,講談社サイエンティフィク,2022(修士2)