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年度	2024年度	開講部局	先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻電気システム制御プログラム
講義コード	WSG21901	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	学習システム特論
授業科目名 （フリガナ）	ガクシュウシステムトクロン
英文授業科目名	Advanced Learning Systems
担当教員名	林田　智弘
担当教員名 (フリガナ)	ハヤシダ　トモヒロ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生   後期   集中
曜日・時限・講義室	(集) 集中
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】
			オンライン（オンデマンド型）
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	5 : 大学院基礎的レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	11 : 電気システム制御工学
対象学生	工学研究科博士課程前期
授業のキーワード	ニューラルネットワーク，畳み込みニューラルネットワーク，ディープラーニング，Python
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	近年，人工知能やエージェントベースシミュレーション，ロボティクス，最適制御などの分野で重要な概念となっているニューラルネットワークおよびディープラーニングの基礎を習得する．また，プログラミング演習を通じて実装技術を理解する．
授業計画	第1回　ガイダンス 第２回　パーセプトロン 第３回　ニューラルネットワーク（１） 第４回　ニューラルネットワーク（２） 第５回　ニューラルネットワークの学習（１） 第６回　ニューラルネットワークの学習（２） 第７回　誤差逆伝播法（１） 第８回　誤差逆伝播法（２） 第９回　適切で効率的な学習のためのテクニック（１） 第１０回　適切で効率的な学習のためのテクニック（２） 第１１回　プログラミング演習 第１２回　畳み込みニューラルネットワークの仕組み 第１３回　畳み込みニューラルネットワークの実装 第１４回　ディープラーニング 第１５回　プログラミング演習 レポート課題を提出してもらいます．
教科書・参考書等	資料は講義中に配布します
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】	PC，スライド，プロジェクタ
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	授業中にWebにスライドをアップロードしますので復習に役立てて下さい． 適宜，演習課題も行います．講義の内容が変更される場合があります．
履修上の注意 受講条件等	指定された課題を指定期日までにレポートで提出すること．
成績評価の基準等	提出されたレポートと演習課題によって評価します．
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他	使用言語については，基本的に日本語を使用し，専門用語等は英語表記を紹介する． 学期末に授業評価アンケートを実施します。回答に協力してください。回答に対しては教員からコメントを入力し，改善につなげていきます。なお，受講者が著しく少ない場合などに，アンケートを実施しないときがあります。
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。