タイトル「2018年度 教育学研究科シラバス」、フォルダ「2018年度 教育学研究科シラバス - 理科教育専攻
シラバスの詳細は以下となります。
科目名   理科教育実践研究法Ⅱ(a)  
担当教員   松浦 執  
対象学年   1年   クラス   01  
講義室     開講学期   秋学期  
曜日・時限   時間外   単位区分   選必  
授業形態   一般講義   単位数  
受講対象  理科教育専攻物理学コース自専攻教育実践研究法、理科教育専攻生物学コース自専攻教育実践研究法、理科教育専攻理科教育コース自専攻教育実践研究法、理科教育専攻化学コース自専攻教育実践研究法、理科教育専攻地学・環境科学コース自専攻教育実践研究法 
備考   
ねらいと目標 Deep Learningによる自然言語処理を実際にゼロからつくり体験します。 
内容 テキストにしたがって、Pythonにより自然言語処理や時系列データ処理を体験します。春学期の集中授業の理科教育実践研究法も合わせて受講しておく方がいいかもしれません。 
テキスト 斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning② 自然言語処理編』オライリージャパン(2018) 
参考文献 斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』オライリージャパン(2016) 
成績評価方法 輪講への参加により評価します。 
授業スケジュール(展開計画)
内容
110月6日(土)10時予定
オリエンテーション
環境構築
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの学習
2誤差逆伝播法
学習に関するテクニック
3畳み込みニューラルネットワーク
ディープラーニング
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授業のキーワード AI DeepLearning 自然言語処理 
受講補足(履修制限等)  
その他  
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