UT

2019年度 広域システム科学・特別講義II

# 暫定プラン as of 09.27
09.27A Intro to R programming 1 [pdf] [cmd] [課題]
10.25A Intro to R programming 2 [pdf][cmd]
10.25B 強化学習 1a [pdf][cmd][pdf][DP実装例]
11.08 強化学習 1b [pdf][cmd]
11.08 教師あり学習 1a [pdf][cmd]
12.06 教師あり学習 1b [pdf][cmd]
12.06 教師なし学習 1a [pdf][cmd]
12.20 教師あり学習CNN [pdf][cmd]
12.27 ベイズ統計 [pdf][cmd]
01.10A 確率的最適化法 [pdf] [cmd]
01.10B 認知・社会モデル [pdf] [cmd]

期末課題について
提出期限:2月1日 23:59まで
提出方法:e-mail matsuka[dot]toshihiko[at]gmail.com
課題の内容:各自が興味のある題材に広域システム特別講義で紹介された手法などを応用して分析やモデル化をしてください。その際、背景、何を解決/モデル化しようとしているのか簡単で良いので説明してください。また、分析・モデルに用いる全てのパラメター、ハイパーパラメター、定数が何に対応しているのか説明してください。モデル化を選択した場合は、アルゴリズムや擬似コードを提供してください。
結果は可視化するなど、分野外の人でも分かりやすいように工夫してください。