| 教官 | 齊藤いつみ |
| 教科（講座） | 実践的機械学習Ⅱ |
| 投稿者 | |
| 投稿日 | 2025年02月21日 |
| 評価 | やや鬼 |
| テスト | |
| レポート | あり |
| 出席 | なし |
| コメント | Google Meetでのオンライン授業。録画を後から公開してくれるのでMeet参加は必須ではないが，TAへ質問したい場合は授業時間内に参加する必要がある。授業ではpythonを用いて深層学習と強化学習を扱う。提出課題はColabファイルと選択式のGoogleFormの2種類。配布された提出用のColabファイルに細かい指示があり，丁寧に誘導してくれることもある。そして正しくコードが書けた場合に導かれる数値などをGoogleFormに回答する。Colabファイルは一週間後の期限までに提出すれば，コードの内容によらず一律５点（無変更のままの提出や期限後の提出は0点）。GoogleFormは1点×5問で5点。
これは個人的な感覚だが，プログラミング初心者には大変だと思う。私は途中から理解するのを放棄して，授業資料のコードをうまく使ったり，プログラミングが得意な友人に頼ったり，ChatGPTに頼ったりしたので，正直何もわかっていない。履修する人は一年生が大半だったが，背伸びして機械学習をやってみるより，pythonやライブラリの基本を勉強するのを優先した方がいい気がした。もちろん，「何が起こっているかわからないけどとりあえずできた」という受け身の機械学習がコンセプトならばかなりよい授業だと思う。コードを書く前に機械学習の仕組みを理解したい人には「機械学習アルゴリズム概論」のほうがおすすめ。
私の成績の話をすると，Colabファイルは毎回提出し，GoogleFormは1点，3点，4点のときが1回ずつあったので得点率は94％でAA。GoogleFormはたまに5点取れない難しいときがあるので恐い。というか結構負担も大きいので，AAはとれたけどやってる内容的には鬼だった。 |
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