| 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情報科学プログラム |
| 講義コード |
WSN22901 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
AIOps演習A（AI系） |
授業科目名
（フリガナ） |
エーアイオプスエンシュウエー（エーアイケー） |
| 英文授業科目名 |
AIOps Lab A |
| 担当教員名 |
RAYTCHEV BISSER ROUMENOV |
担当教員名
(フリガナ) |
ライチェフ ビセル ルメノフ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 前期 集中 |
| 曜日・時限・講義室 |
(集) 集中 |
| 授業の方法 |
演習 |
授業の方法
【詳細情報】 |
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演習中心
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| 単位 |
1.0 |
週時間 |
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使用言語 |
B
:
日本語・英語 |
| 学習の段階 |
7
:
大学院発展的レベル
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| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
02
:
情報科学 |
| 対象学生 |
AIOpsエンジニア育成特定プログラムに登録している学生 |
| 授業のキーワード |
機械学習, 深層学習，Python, PyTorch |
| 教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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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） | |
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到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
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| 授業の目標・概要等 |
最先端の深層学習の研究では主流になっているPyTorchを使って，深層学習の基礎から論文の実装まで，研究や企業の現場でも活用できる様々な機械学習モデルを演習形式で学ぶ． |
| 授業計画 |
第1回 PyTorchの基本機能
第2回 機械学習の基本概念
第3回 CNNによる画像認識１
第4回 CNNによる画像認識２
第5回 RNNによる時系列データ処理１
第6回 RNNによる時系列データ処理２
第7回 コンピュータビジョンモデルの実装１
第8回 コンピュータビジョンモデルの実装２
プロジェクト課題と試験を実施する |
| 教科書・参考書等 |
演習で使用するJupyter notebookを配布する |
授業で使用する
メディア・機器等 |
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| 【詳細情報】 |
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授業で取り入れる
学習手法 |
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予習・復習への
アドバイス |
Python（特にNumpy）の基礎知識について各自で予習しておいてください． |
履修上の注意
受講条件等 |
AIOpsエンジニア育成特定プログラムの必修科目です．本講義を履修していない場合は AIOpsエンジニア育成特定プログラムの必修科目「企業インターンシップ」が履修できません．
4日間の集中講義で実施します．開講日についてはもみじ掲示板を通じて連絡します．
履修を希望する場合は，第2タームの履修確認・修正期間に各自で登録してください．
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| 成績評価の基準等 |
プロジェクト課題と試験により評価する．
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| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
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| その他 |
9月10日（火）から9月13日（金）に実施します |
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。 |