70002
アカデミックプロジェクト
ACADEMIC PROJECT

1 単位
実施形態
開催日程 秋学期
担当教員 バンミーター， ロドニー Ｄ:萩野 達也:田中 浩也:安宅 和人（バンミ-タ- ロドニ-:ハギノ タツヤ:タナカ ヒロヤ:アタカ カズト）
関連科目
開講場所 SFC
授業形態 講義、実習・演習、グループワーク
履修者制限
履修条件

使用言語 日本語
連絡先 rdv@sfc.keio.ac.jp
授業ホームページ
同一科目

学生が利用する予定機材/ソフト等

設置学部・研究科 政策・メディア研究科
大学院プロジェクト名

Mathematics for AI
大学院プロジェクトサブメンバー

河添　健

Takeshi Kawazoe
ゲストスピーカーの人数 0
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履修選抜・選抜課題タイプ=ファイル登録可 false
GIGAサティフィケート対象
最終更新日 2020/08/19 17:03:22

Additional Information about language support on this course

Language used in each of the course components

Lecture
Material Both (English and Japanese)
Discussion Mainly English
Group work Both (English and Japanese)
Presentation Both (English and Japanese)

Level of Japanese language skill necessary for the course

Reading Not necessary. There will be no problems without any Japanese language skill.
Writing Not necessary. There will be no problems without any Japanese language skill.
Speaking Not necessary. There will be no problems without any Japanese language skill.
Listnening Not necessary. There will be no problems without any Japanese language skill.

Students giving presentations will be allowed to present in either Japanese or English. Slides should be prepared in English.

Other

科目概要

機械学習やAIの勉強に必要な数学を提唱します。

2020年秋学期に、人工知能の基盤の論理、推論、因果関係などを勉強します。Judea Pearlの本などを輪読します。

グラフ理論は人工知能、ニューラルネットワークや深層学習、量子計算などに重要なので、勉強します。

必要な場合、線形台数も論議します。

Mathematics for machine learning and AI.
In fall 2020, we will focus primarily on the underlying logic for AI, including inference and causality. The works of Judea Pearl will be included.

Graph theory forms a key component of algorithms for GOFAI (good, old-fashioned AI), neural networks and deep learning, and quantum computing, and so will be a major component of the fall.

Also, background material for linear algebra will be covered as needed.

授業シラバス

主題と目標／授業の手法など

反転学習とします。質問に対して解説します。教材をみなさんが読んで、質問があれば解説します。

Flip teaching. We explain answers for your questions.

教材・参考文献

Texts will include a subset of the following, selected by the students:

Judea Pearl, The Book of Why
Judea Pearl, Causality
Diestel, Graph Theory
Mathematics for Machine Learning/Garrett Thomas
https://gwthomas.github.io/docs/math4ml.pdf
Margalit, Rabinoff, Interactive Linear Algebra, https://textbooks.math.gatech.edu/ila/index.html

提出課題・試験・成績評価の方法など

議論などの平常点

Discussion and class participation.

履修上の注意

授業計画

第1回