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東京大学大学院
原田達也先生の「先端人工知能論I」の評価一覧
【東京大学大学院】原田達也先生が担当する「先端人工知能論I」には、6件の授業評価が寄せられています。授業の充実度は星4.5点、楽単度は星3.5点です。会員登録・ログインをして、在学生による評価とシラバスの内容をもとに、授業の選択・履修登録の参考にしましょう。
5Ly0NYIr さんの授業評価
| 学部 学科 | 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 |
|---|---|
| 担当の先生名 | 原田達也先生 |
| 授業種別 | 専門科目 |
| 出席 | ほぼ毎回とる |
| 教科書 | 教科書なし・不要 |
| 授業の雰囲気 | 先生の講義が中心、オンライン中心 |
| テスト |
前期/中間：
レポートのみ 後期/期末： レポートのみ 持ち込み： テストなし |
| テストの方式や難易度 | レポート課題はpythonコードを完成させてモデルの精度を高めることが求められるが、単位を取るだけならば動くコードを提出することで十分 |
| コメント 授業の内容や学べたこと |
オンラインで深層学習について学ぶ。 全体で3回ほど課題が出る。 |
| 授業を 受けた時期 |
2023年前期 |
| 評価 |
|
(2023/11/14) [4027921]
FsUH6BJY さんの授業評価
| 学部 学科 | 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 |
|---|---|
| 担当の先生名 | 原田達也先生 |
| 授業種別 | 共通(一般教養) |
| 出席 | ほぼ毎回とる |
| 教科書 | 教科書なし・不要 |
| 授業の雰囲気 | - |
| テスト |
前期/中間：
レポートのみ 後期/期末： レポートのみ 持ち込み： テストなし |
| テストの方式や難易度 | - |
| コメント 授業の内容や学べたこと |
ハンズオン形式で実践的に機械学習の勉強ができる。 |
| 授業を 受けた時期 |
2022年前期 |
| 評価 |
|
(2022/12/18) [3958413]
88unA6IB さんの授業評価
| 学部 学科 | 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 |
|---|---|
| 担当の先生名 | 原田達也先生 |
| 授業種別 | 専門科目 |
| 出席 | ほぼ毎回とる |
| 教科書 | 教科書なし・不要 |
| 授業の雰囲気 | - |
| テスト |
前期/中間：
レポートのみ 後期/期末： レポートのみ 持ち込み： テストなし |
| テストの方式や難易度 | - |
| コメント 授業の内容や学べたこと |
深層学習の基礎が学べる．ハンズオン等で自分でコードをかける． |
| 授業を 受けた時期 |
- |
| 評価 |
|
(2022/06/03) [3927868]
はとぽっぽ さんの授業評価
| 学部 学科 | 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 |
|---|---|
| 担当の先生名 | 原田達也先生 |
| 授業種別 | 専門科目 |
| 出席 | ほぼ毎回とる |
| 教科書 | 教科書なし・不要 |
| 授業の雰囲気 | - |
| テスト |
前期/中間：
レポートのみ 後期/期末： レポートのみ 持ち込み： テストなし |
| テストの方式や難易度 | - |
| コメント 授業の内容や学べたこと |
画像処理を中心とした機械学習の概要 |
| 授業を 受けた時期 |
- |
| 評価 |
|
(2020/12/15) [3711431]
タクミ さんの授業評価
| 学部 学科 | 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 |
|---|---|
| 担当の先生名 | 原田達也先生 |
| 授業種別 | 専門科目 |
| 出席 | ほぼ毎回とる |
| 教科書 | 教科書なし・不要 |
| 授業の雰囲気 | - |
| テスト |
前期/中間：
レポートのみ 後期/期末： レポートのみ 持ち込み： テストなし |
| テストの方式や難易度 | - |
| コメント 授業の内容や学べたこと |
人工知能の歴史と最先端を隅から隅まで学べる授業。実習もあるため実装力が身につく。 |
| 授業を 受けた時期 |
- |
| 評価 |
|
(2020/11/13) [3706655]
011 さんの授業評価
| 学部 学科 | 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 |
|---|---|
| 担当の先生名 | 原田達也先生 |
| 授業種別 | 専門科目 |
| 出席 | ほぼ毎回とる |
| 教科書 | 教科書なし・不要 |
| 授業の雰囲気 | - |
| テスト |
前期/中間：
レポートのみ 後期/期末： レポートのみ 持ち込み： テストなし |
| テストの方式や難易度 | - |
| コメント 授業の内容や学べたこと |
人工知能分野において、現在、Deep learning技術の習得は必須項目である。先端人工知能論では、Deep learning技術を理解するのに必要な数理、手法ならびに基礎的応用を系統的に取り上げ、分野における最新トピックまでを概観する。講義は、現在、Deep learningの手法や応用の研究で世界的に活躍している研究者複数で担当する。また、各受講生に、ブラウザ上からGPUを利用したpythonコーディングが可能なオンラインシステムを提供し、演習を通じての技術習得を目指す。 |
| 授業を 受けた時期 |
- |
| 評価 |
|
(2018/05/11) [2895572]
