情報数理工学実験第二A・B

2023年度

概要	ベイズ機械学習の推定法としてベイズ推定を学び、人工知能技術であるナイーブベイズ、TANへ適用しベイズ推定を行う．
スケジュール	10月 4日（水） 13:00 – 14:30 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月 4日（水） 14:40 – 16:10 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月9日（水） 13:00 – 14:30 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月9日（水） 14:40 – 16:10 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月11日（水） 13:00 – 14:30 実験課題 10月11日（水） 14:40 – 16:10 実験課題 10月16日（月） 13:00 – 14:30 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ 10月16日（月） 14:40 – 16:10 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ 10月18日（月） 13:00 – 14:30 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル 10月18日（月） 14:40 – 16:10 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル 10月23日（月） 13:00 – 14:30 実験課題 10月23日（月） 14:40 – 16:10 実験課題 10月25日（水） 13:00 – 14:30 実験課題 10月25日（水） 14:40 – 16:10 実験課題
連絡事項	初回集合場所は西10-215です. 実験課題はCEDで行います．CEDでは講義は行わず，各自実験テキストを参照しながら課題に取り組んでいただきます．課題についての質問はTAが直接対応いたします．
課題について	●実験テキストに記載されている課題を解き，ファイルにまとめてメールで提出する． ●提出先：kato@ai.lab.uec.ac.jp ●ファイル形式：pdfファイル．ファイル名は「学籍番号.pdf」としてください． ●提出期限：11月15日水曜日23:59まで
配布資料	実験テキスト実験テキスト(10/9更新, 課題8の内容を修正)
シラバス	下記をご参照下さい．情報数理工学実験第二A 情報数理工学実験第二B

2022年度

概要	ベイズ機械学習の推定法としてベイズ推定を学び、人工知能技術であるナイーブベイズ、TANへ適用しベイズ推定を行う．
スケジュール	10月 5日（水） 13:00 – 14:30 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月 5日（水） 14:40 – 16:10 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月10日（水） 13:00 – 14:30 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月10日（水） 14:40 – 16:10 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月12日（水） 13:00 – 14:30 実験課題 10月12日（水） 14:40 – 16:10 実験課題 10月17日（月） 13:00 – 14:30 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ 10月17日（月） 14:40 – 16:10 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ 10月19日（月） 13:00 – 14:30 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル 10月19日（月） 14:40 – 16:10 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル 10月24日（月） 13:00 – 14:30 実験課題 10月24日（月） 14:40 – 16:10 実験課題 10月26日（水） 13:00 – 14:30 実験課題 10月26日（水） 14:40 – 16:10 実験課題
連絡事項	初回集合場所は西10-215です. 実験課題はCEDで行います．CEDでは講義は行わず，各自実験テキストを参照しながら課題に取り組んでいただきます．課題についての質問はTAが直接対応いたします．
課題について	●実験テキストに記載されている課題を解き，ファイルにまとめてメールで提出する． ●提出先：kato@ai.lab.uec.ac.jp ●ファイル形式：pdfファイル．ファイル名は「学籍番号.pdf」としてください． ●提出期限：11月9日23時59分まで
配布資料	実験テキスト実験テキスト(2022.10.19 実験の予定表と問題10を修正)
シラバス	下記をご参照下さい．情報数理工学実験第二A 情報数理工学実験第二B

2021年度

概要	ベイズ機械学習の推定法としてベイズ推定を学び、人工知能技術であるナイーブベイズ、TANへ適用しベイズ推定を行う．
スケジュール	10月 6日（水） 13:00 – 14:30 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月 6日（水） 14:40 – 16:10 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10月11日（月） 13:00 – 14:30 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ 10月11日（月） 14:40 – 16:10 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ 10月13日（水） 13:00 – 14:30 実験課題 10月13日（水） 14:40 – 16:10 実験課題 10月18日（月） 13:00 – 14:30 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル 10月18日（月） 14:40 – 16:10 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル 10月20日（水） 13:00 – 14:30 実験課題 10月20日（水） 14:40 – 16:10 実験課題 10月25日（月） 13:00 – 14:30 実験課題 10月25日（月） 14:40 – 16:10 実験課題 10月27日（水） 13:00 – 14:30 実験課題 10月27日（水） 14:40 – 16:10 実験課題
緊急連絡	10月18日（月）は西10-215にて対面で講義を行います．当日登学できない方のため以下のZOOMリンクで講義の様子を配信します． https://uec-tokyo.zoom.us/j/98088224299 外部からの侵入を防ぐため、UECクラウド（gl.cc.uec.ac.jp)でZOOMにログインしてください．
連絡事項	講義はZOOMを使って自宅からの遠隔で行います．・講義用ZOOMリンク https://uec-tokyo.zoom.us/j/99961129297?pwd=OFFMMHY5cG80R2poazdZTzh5a25TZz09 ミーティングID: 999 6112 9297 パスコード: 6875869529 実験課題はCEDで行います．CEDでは講義は行わず，各自実験テキストを参照しながら課題に取り組んでいただきます．課題についての質問はTAが直接対応いたします．登学できない方はメールまたは以下のZOOMで質問対応いたします．・実験用ZOOMリンク https://uec-tokyo.zoom.us/j/98088224299 外部からの侵入を防ぐため、UECクラウド（gl.cc.uec.ac.jp)でZOOMにログインしてください．
課題について	●実験テキストに記載されている課題を解き，ファイルにまとめてメールで提出する． ●提出先：sugahara@ai.lab.uec.ac.jp ●ファイル形式：pdfファイル．ファイル名は「学籍番号.pdf」としてください． ●提出期限：11月10日23時59分まで
配布資料	・実験テキスト（p.22とp.26においてspamとsentimentの分類精度をそれぞれ修正（10/14））
講義動画	講義動画一覧
シラバス	下記をご参照下さい．情報数理工学実験第二A 情報数理工学実験第二B

2020年度

概要

ベイズ機械学習の推定法としてベイズ推定を学び、人工知能技術であるナイーブベイズ、TANへ適用しベイズ推定を行う．

スケジュール

10 月 7 日（水） 13:00 – 14:30 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ

10 月 7 日（水） 14:40 – 16:10 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ

10 月 12 日（月） 13:00 – 14:30 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ

10 月 12 日（月） 14:40 – 16:10 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ

10 月 14 日（水） 13:00 – 14:30 実験課題

10 月 14 日（水） 14:40 – 16:10 実験課題

10 月 19 日（月） 13:00 – 14:30 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル

10 月 19 日（月） 14:40 – 16:10 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル

10 月 21 日（水） 13:00 – 14:30 実験課題

10 月 21 日（水） 14:40 – 16:10 実験課題

10 月 26 日（月） 13:00 – 14:30 実験課題

10 月 26 日（月） 14:40 – 16:10 実験課題

10 月 28 日（水） 13:00 – 14:30 実験課題

10 月 28 日（水） 14:40 – 16:10 実験課題

連絡事項

ZOOMを使った自宅からの遠隔授業を行います．
・講義用ZOOMリンク
https://uec-tokyo.zoom.us/j/99961129297?pwd=OFFMMHY5cG80R2poazdZTzh5a25TZz09

ミーティングID: 999 6112 9297
パスコード: 6875869529
外部からの侵入を防ぐため、UECクラウド（gl.cc.uec.ac.jp)でZOOMにログインしてください．

・質問用ZOOMリンク（ZOOMで質問したい場合はsugahara@ai.lab.uec.ac.jpまでご連絡ください）
https://uec-tokyo.zoom.us/j/98088224299

ミーティングID: 980 8822 4299

課題について

●実験テキストに記載されている課題を解き，ファイルにまとめてメールで提出する．
●提出先：sugahara@ai.lab.uec.ac.jp
●ファイル形式：何でも可．受け取ったファイルがこちらのPCで開けなかった場合は提出者に連絡します．
●提出期限：
・課題1から8は10/21の23:59まで．
・課題9は10/26の23:59まで．
・課題10は10/28の23:59まで．
・課題11,12は11/4の23:59まで．
・課題13以降は11/11の23:59まで．
●提出状況（11/12 12:00時点）：

学籍番号	課題1〜8	課題9	課題10	課題11,12	課題13
1810105	○	○
1810213	○	○	○	○
1810215	○	○	○	○
1810222	○	○	○	○
1810283	○	○	○	○
1810294	○	○	○
1810334	○	○
1810379	○	○	○	○
1810433	○	○	○	○
1810533	○	○	○
1810557	○	○		○
1810581	○	○	○	○
1810655	○	○		○
1810723	○	○	○	○	○

配布資料

・実験テキスト（10/21修正）
・プロジェクトをエクリプスにインポートする方法（ced用）
・課題10で用いるデータセット
・課題10の穴あきソース（10/22修正：readData関数が間違えていたため修正いたしました．runNewtonにおける変数deltaについてコメントを追加しました．）
・課題12で用いるデータセット
・課題12の穴あきソース
・Naive BayesとTANの分類精度計算のためのエクリプスプロジェクト：MICS2019_NB_TAN

講義動画

講義動画一覧

シラバス

下記をご参照下さい．
情報数理工学実験第二A
情報数理工学実験第二B

2019年度

概要	ベイズ機械学習の推定法としてベイズ推定を学び、人工知能技術であるナイーブベイズ、TANへ適用し、さらに様々な回帰モデルのベイズ推定を行う．
スケジュール	10 月 7 日（月） 13:00 – 14:30 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10 月 7 日（月） 14:40 – 16:10 講義：ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 10 月 9 日（水） 13:00 – 14:30 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ 10 月 9 日（水） 14:40 – 16:10 講義：確率、最尤法とベイズ的アプローチ 10 月 14 日（月） 13:00 – 14:30 実験課題 10 月 14 日（月） 14:40 – 16:10 実験課題 10 月 21 日（月） 13:00 – 14:30 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル 10 月 21 日（月） 14:40 – 16:10 講義：Naive Bayes，TAN，ディリクレモデル 10 月 23 日（水） 13:00 – 14:30 実験課題 10 月 23 日（水） 14:40 – 16:10 実験課題 10 月 28 日（月） 13:00 – 14:30 実験課題 10 月 28 日（月） 14:40 – 16:10 実験課題 10 月 30 日（水） 13:00 – 14:30 実験課題 10 月 30 日（水） 14:40 – 16:10 実験課題
連絡事項	!!!!!!!!!!!!!レポートについて!!!!!!!!!!!!!!!! 提出方法：表紙に氏名と学籍番号を書き、pdfファイルにまとめてsugahara@ai.lab.uec.ac.jpに送ってください。提出期限：11月30日
配布資料	・実験テキスト（10/29差し替え：課題4のヒントを修正しました．）・プロジェクトをエクリプスにインポートする方法・Naive BayesとTANの分類精度計算のためのエクリプスプロジェクト：MICS2019_NB_TAN (10/20差し替え)
シラバス	下記をご参照下さい．情報数理工学実験第二A 情報数理工学実験第二B

2018年度

概要
スケジュール	11 月 21 日（水） 13:00 – 14:30 ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 11 月 21 日（水） 14:40 – 16:10 ベイズとコンピュータサイエンス、ビッグデータ、ＡＩ 11 月 28 日（水） 13:00 – 14:30 確率、最尤法とベイズ的アプローチ 11 月 28 日（水） 14:40 – 16:10 確率、最尤法とベイズ的アプローチ 12 月 3 日（月） 13:00 – 14:30 Naïve Bayes classier の講義 12 月 3 日（月） 14:40 – 16:10 Naïve Bayes classier、 NB + Dirichlet の実装 12 月 5 日（水） 13:00 – 14:30 TAN、相互情報量などに関する講義 12 月 5 日（水） 14:40 – 16:10 TAN の実装 12 月 10 日（月） 13:00 – 14:30 TAN + Dirichlet 　講義　 12 月 10 日（月） 14:40 – 16:10 TAN + Dirichlet 実装 12 月 12 日（水） 13:00 – 14:30 グラフィカルモデルの講義　 12 月 12 日（水） 14:40 – 16:10 Bayesian Network の講義 12 月 17 日（月） 13:00 – 14:30 Bayesian Network の実装 12 月 17 日（月） 14:40 – 16:10 Bayesian Network 学習の実装
連絡事項	実験テキストで識別関数が分かりにくかったため，分かりやすい式で書き直しました．Naive Bayesの識別関数は(2.3)式，TANの識別関数は(2.6)式です． 26ページにゼロ頻度問題の章を追加致しました． 32ページにTANの学習で必要な条件付き相互情報量の計算方法の説明を追加致しました．課題6の補足を追加致しました．
配布資料	・実験テキスト・課題2の補足・課題4の補足・課題6の補足・その他の補足・プロジェクトをエクリプスにインポートする方法・Naive BayesとTANの分類精度計算のためのエクリプスプロジェクト：MICS2018_NB_TAN ・データセットspam2の訓練データLD.csvとテストデータTD.csv
シラバス	下記をご参照下さい。教務課：シラバス