To be able to explain why mathematical viewpoints are important in machine learning and data analysis, and what kind of mathematics is used, using concrete examples. Furthermore, the student should be able to take an appropriate machine learning/data analysis approach to a specific problem.
授業の内容や構成 Course Content / Plan
指定した教科書の中から各自の興味に合わせて週に1回の輪講形式で読むことを予定している.
履修条件 Course Prerequisites
定員超過の場合の選考方法:面談と3年前期までの成績を考慮して選考する.
関連する科目 Related Courses
微積分学・線形代数学・常微分方程式
成績評価の方法と基準 Course Evaluation Method and Criteria
輪講での発表内容・準備状況と出席状況をもとに評価する.
不可(F)と欠席(W)の基準 Criteria for “Fail(F)” & “Absent(W)” grades