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データサイエンス・AI教育におけるパターン表現処理の学習教材の開発

数据科学/人工智能教育中模式表达处理学习材料的开发

基本信息

批准号：
22K02931
负责人：
古賀浩二
金额：
$ 0.75万
依托单位：
Nishikyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K02931/
关键词：
AI データサイエンスフィルタリング表計算ソフトウェア学習教材

项目摘要

3年計画研究の初年度である。○計算機の購入。年度終盤ではあるが、予定していた備品の購入として、深層学習などでも利用可能なGPUを搭載したデスクトップ型のコンピュータを購入し、研究に利用している。○表計算ソフトウェアなどに実装するための機能として、現在本学で行っているDSやAI関連の授業から、その内容を検討する予定としていたが、授業内容には応用分野は多く含むものの、基礎的な理論を構成する部分が少ないため、DSやAIのベースとなる統計学、確率システムをベースとした状態推定、ニューラルネットワークを利用した深層学習やクラスタリングなどのパターン学習などの基礎的技術の観点からも、網羅する内容を検討することとし、実際に教材として必要な機能を選別している。具体的には、状態推定に関わる技術とパターン認識やラスタリングに必要となる技術を機能として洗い出し、利用者の専門分野での利用例として実装することを予定しているが、現在は、強化学習や状態推定に必要となる基礎的統計処理の抽出と、ベイズ統計を代表とする現代的な統計処理の利用を通して実装する状態遷移モデルと、状態遷移モデルが持つ不確実性を表現するための方法および、そのデータの平滑化を行うためのフィルタリングを表現するための方法をどのように表現すべきか検討している。○表計算に実装する方法としては、サンプルデータと関数を利用したシートの作成か、あるいは、関数の実装(プログラム)とフォーム(ウィンドウ)などからの操作を前提としたプログラムの利用によるフォームなどのユーザインタフェースを伴うプログラムを検討しているが、利用者への学習効果や教材としての利用しやすさ、計算の自由度などを検討し、後者で開発を進める予定とした。

The initial year of the three-year plan study. Purchase of computers. The end of the year is the purchase of spare parts, the purchase of deep learning, the use of GPU, the purchase of spare parts, the use of deep learning table calculation, calculation The use of deep learning and the selection of essential functions for learning the basics of technology and content are discussed. Specific state estimation related technology, knowledge, knowledge, The method of state transition is to maintain the accuracy of the performance, smooth the data, and perform the performance. o Table calculation implementation method: use of data, preparation of data, use of data, implementation of data, implementation of data, operation of data, use of data, study results, use of data, use of data, implementation of data, implementation, implementation of data, implementation of data The degree of freedom of calculation is discussed, and the latter is developed.