科目名
(英語名) |
__科目名__
(__科目名(英語)__) |
| 担当教員 |
西村 まどか |
| 開講時期 |
__開講時期__ |
| 科目ナンバー |
__科目ナンバー__ |
| 授業コード |
1460 |
| 単位 |
__単位__ |
| 授業概要 |
機械学習に必要な統計的手法のもとになる数学を使いこなす |
| 到達目標 |
機械学習に必要な情報工学の基本となる数学や物理学の概念が他で学ぶ機械学習等の理論の支柱となっていることが理解できる |
| スキルの育成方法 |
数式の振る舞いや意味を理解することにより論理的思考力や課題発見力を身につける |
| 授業計画 |
| 回 | 授業内容 | 事前事後学修内容・所要時間 |
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| 1 | 一般化座標と Lagrange の方程式 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 2 | 変分原理 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 3 | 正準方程式 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 4 | 量子力学入門 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 5 | 物理量の行列表示 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 6 | 論理ゲート | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 7 | まとめと解説 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
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受講者の事前知識と進度により適宜変更する。
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| 成績評価基準 |
授業態度 20%, 電子レポート提出 40%, 内容発表 40% |
| 前提科目 |
経営工学, 応用数学a, 応用数学b, 応用数学cデータサイエンス入門 |
| 後継科目 |
機械学習に関係するメディア情報コース科目 |
| 教科書 |
解析力学, 小出, 岩波書店, https://www.iwanami.co.jp/book/b330621.html, 量子力学I, 中島, 岩波書店, https://www.iwanami.co.jp/book/b330624.html, 量子力学II, 中島, 岩波書店, https://www.iwanami.co.jp/book/b330625.html |
| 参考書 |
入門量子コンピュータ, ベルマン他, パーソナルメディア, https://www.personal-media.co.jp/book/comp/192.html |
| その他・注意事項 |
課題は全て提出すること。最終の課題は解説できるよう準備をしておくこと。プログラミングは必須ではないが、中身を理解する助けとして使うことは構わない。
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