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1
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【内容】
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画像局所特徴量と特定物体認識
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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2
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【内容】
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統計的学習手法（Adaboost)
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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3
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【内容】
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Random Forestによるマルチクラス識別
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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4
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【内容】
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ニューラルネットワーク
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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5
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【内容】
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畳み込みニューラルネットワーク
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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6
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【内容】
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畳み込みニューラルネットワークの応用１
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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7
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【内容】
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畳み込みニューラルネットワークの応用２
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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8
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【内容】
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リカレントニューラルネットワーク
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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9
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【内容】
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生成モデル
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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10
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【内容】
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深層強化学習１
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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11
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【内容】
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深層強化学習２
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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12
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【内容】
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深層学習の実装環境
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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13
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【内容】
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機械学習の実装
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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14
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【内容】
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深層学習の実装１
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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15
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【内容】
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深層学習の実装２
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【授業外学習】
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事前に連絡した資料の関連する章を読んでおく。講義で説明した内容について復習する。
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