レポート作成・提出の対象者

  • 講義動画ビデオ受講者
  • 講義を欠席し講義動画ビデオ学習をした受講者(通学講座の場合。欠席した回のみ。)

レポートの提出回数と提出期日

下記科目ごとにそれぞれ1ページ以上のレポートページを作成してください。

科目 提出期日
応用数学(講義動画) 応用数学の講義動画視聴、学習後
機械学習(講義動画と実装演習) 機械学習の講義動画視聴、学習後
深層学習前半[Day1とDay2](講義動画と実装演習) 深層学習前半[Day1とDay2]の講義動画視聴、学習後
深層学習後半[Day3とDay4](講義動画と実装演習) 深層学習後半[Day3とDay4]の講義動画視聴、学習後

レポート記載例

機械学習:レポートサンプル
DNN_Day1:レポートサンプル

レポートの内容と作成の必須要件

1) 科目ごとに各章(SECTION)100文字以上で要点をまとめること。(全科目共通)

※科目の各章(Section)は、講義資料(PDF)でご確認ください。

科目 章タイトル
応用数学 第1章:線形代数
第2章:確率・統計
第3章:情報理論
機械学習 第1章:線形回帰モデル
第2章:非線形回帰モデル
第3章:ロジスティック回帰モデル
第4章:主成分分析
第5章:アルゴリズム ※第6章はレポート対象範囲外です
第7章:サポートベクターマシーン
深層学習(前編・day1) Section1:入力層~中間層
Section2:活性化関数
Section3:出力層
Section4:勾配降下法
Section5:誤差逆伝播法
深層学習(前編・day2) Section1:勾配消失問題
Section2:学習率最適化手
Section3:過学習
Section4:畳み込みニューラルネットワークの概念
Section5:最新のCNN
深層学習(後編・day3) Section1:再帰型ニューラルネットワークの概念
Section2:LSTM
Section3:GRU
Section4:双方向RNN
Section5:Seq2Seq
Section6:Word2vec
Section7:Attention Mechanism
深層学習(後編・day4) Section1:Tensorflowの実装演習
Section2:強化学習

2) 講義動画中の実装演習結果。キャプチャー又はサマリーと考察(応用数学は不要)

3) 講義動画中の「確認テスト」について自身の考察結果。(深層学習のみ)

そのほか注意事項

※機械学習はSVMも自身で演習を行い考察をレポートする事。
※上記以外でも演習問題や参考図書、修了課題など関連記事レポートは加点対象。
使用教材や講義動画、配布ソースコードの公開アップロードは禁止させていただいております。(ただし実装演習の実行結果やコードの一部引用は可)

レポート掲載場所

自身のGitHub、SlideShare、QiitaなどのBlog
お持ちでない方は新規アカウント(無料)をご作成ください。

レポート提出方法

レポート提出フォームより、該当レポート掲載ページのURLを報告。

レポート提出締切日(全科目)

Study-AI水曜日コース:7月3日(水)
Study-AI日曜日コース:7月14日(日)
Study-AI土曜日コース:8月10日(土)
iStudyACADEMY受講者:7月31日(水)
そのほか講義動画ビデオ受講者:7月31日(水)

レポート審査について

  • 講義動画視聴およびソース実装演習を確実に実施しているかを審査します。
    -レポートが講義本筋に沿ってまとめてあるか。
    -受講者自身の言葉で課題や気づきが記載されているか。
  • 審査は2週間以内に実施し合格の場合は特に通知しません。
  • 必須要件を満たさない場合は差し戻しとします。
  • 他の記事のコピーなど不正が発覚した場合は修了認定できなくなる場合がありますのでご注意下さい。
  • 講義動画の履修と実装演習の実施状況を確認し、合格・不合格を審査します。数式やコード演習結果の個々の間違いは審査に影響しません。なお、講師からのフィードバックはありませんのでご了承ください。