2020年度学院等開講科目理学院物理学系物理学コース

物理学特論第八

開講元: 物理学コース
担当教員: 大関真之
授業形態: 講義
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 集中講義等
クラス: -
科目コード: PHY.P558
単位数: 100
開講時期: 2020年度
開講クォーター: 4Q
シラバス更新日: 2025年7月10日
使用言語: 英語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

最近、巷で話題の機械学習。やってみると面白いものだ。
統計力学を柱に博士（理学）学位を取得したのちに、情報科学系へと趣を変えて学んでみると、これが結構面白い。
それに機械学習を始めとするデータ科学は、実験データと向き合う物理学の王道とも折り合いがよい。
学部の基礎科目としても良いだろうと考えている。
ただの道具としての取得のみならず、理解をする楽しみがあることも見逃せない。
多数の自由度が集まると統計力学を糸口として解析の対象ともなり、
情報科学の方法論に物理学による切り口を持ち込むことができる。
もしかしたら量子力学が、もしかしたらあの方法が、さらなる発展を迎えるかもしれない。
それを考えるきっかけとなる講義を予定している。

到達目標

機械学習を統計力学の側面から理解して使えるようになる。

キーワード

機械学習，統計力学

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

講義を主体に行う。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	最小二乗法からの脱却	最小二乗法からの脱却法
第2回	関数の近似・機械学習	関数の近似・機械学習の理解
第3回	ニューラルネットワーク実装編（Python・Chainer利用）	ニューラルネットワーク実装（Python・Chainer利用）の理解
第4回	深層学習・カーネル法	深層学習・カーネル法の理解
第5回	スパースモデリング	スパースモデリングの理解
第6回	情報統計力学とスピングラス理論	情報統計力学とスピングラス理論の理解
第7回	物理学と機械学習	物理学と機械学習の関係の理解

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

教科書

なし

参考書、講義資料等

適宜配布する。

成績評価の方法及び基準

主にレポートによる

履修の条件・注意事項

統計力学の基礎を理解していること