説明
機械学習の基礎；多層パーセプトロン、普遍近似定理、逆伝播法；畳み込みネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、変分オートエンコーダ、敵対的生成ネットワーク；深層学習の構成要素と技法；マルコフ決定過程；ベルマン方程式、方策反復、価値反復、モンテカルロ学習、時間差分法、Q学習、SARSA、応用例。
原語による参照テキスト
Fundamentals of machine learning; multi-layer perceptron, universal approximation theorem, back-propagation; convolutional networks, recurrent neural networks, variational auto-encoder, generative adversarial networks; components and techniques in deep learning; Markov Decision Process; Bellman equation, policy iteration, value iteration, Monte-Carlo learning, temporal difference methods, Q learning, SARSA, applications.
出典と参照
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出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/