深層学習を用いた CG・画像処理

基本情報

※初回は 2024/4/24 (水) 14:00 に総合研究棟 B 棟 11 階 1111 号室 (SB1111) で行います。

過去に学生が設定した実験テーマの例

担当教員・TA

担当教員: 金森 由博 (kanamori@cs.tsukuba.ac.jp), 遠藤 結城 (endo@cs.tsukuba.ac.jp)
TA: 金井 俊樹 (kanai.toshiki.as@alumni.tsukuba.ac.jp)

実験の目標

実験の進め方 (予定)

1. 基礎知識・技能の習得

2. 深層学習についての基礎知識・技能の習得

3. 自分の学習タスクの設定

残りの実験で自分が取り組みたい学習タスクを設定し、ネットワークモデル、データセット、訓練方法、評価方法について計画を立て、各自がその内容についてプレゼンする。プレゼン資料は提出。学習タスクの新規性は問わない (既存の学習タスクを設定してもよい) が、ユニークなタスクや高度なタスクを設定すれば高評価。

4. 実験・経過発表・最終発表

自分で設定した学習タスクを遂行する。2〜3 回程度、途中経過を発表する機会を設け、各自がプレゼンする。実験の最終回までに最終成果についてプレゼンする。実験期間終了後、レポートを提出。

スケジュール (予定、変更の可能性あり)

日付内容場所備考 (資料・課題など)
4/24ガイダンス、講義 (理論編・その 1)SB1111ガイダンス資料講義資料課題 (1)
4/26講義 (理論編・その 2)、課題 (1) 提出締切SB1111講義資料課題 (2)
5/1講義 (実践編・その 1)、課題 (2) 提出締切SB1111講義資料課題 (3)
5/8講義 (実践編・その 2)、講義 (実践編・事例紹介)SB1111講義資料講義資料課題 (4)
5/10講義 (実践編・実装)SB1111講義資料課題 (5)
5/15(自習)
5/17(自習)、課題 (5) 提出締切
5/22学習タスクの候補をプレゼン (情報科学類)SB1111遠藤担当
5/24学習タスクの候補をプレゼン (情報メディア創成学類)SB1111金森担当
5/29(自習)、課題 (3) 提出締切
5/31(自習)、学習タスクの計画書提出締切 (23:59)
6/5進捗プレゼン (情報科学類)SB1111遠藤担当
6/7進捗プレゼン (情報メディア創成学類)SB1111金森担当
6/12, 14, 19, 21(自習)
6/26進捗プレゼン (情報科学類)SB1111金森担当
6/28進捗プレゼン (情報メディア創成学類)SB1111遠藤担当
7/3, 5, 10, 12, 17, 19(自習)
7/24最終発表会 (情報科学類)SB1111 
7/26最終発表会 (情報メディア創成学類)SB1111 
7/31レポート作成
8/7最終レポート提出締切 (17:00, 厳守) 

オンラインの参考資料 (今後も追加予定)

入門的な内容

高度な内容


最終更新: 2024/4/2