人工知能関連
人工知能資料
初心者向け資料
公立小松大学大学院1年生向けに行っている人工知能関連の講義で使っている資料です．人工知能関連の知識を俯瞰する内容です．
- 人工知能時代の到来
- 人工知能を実現するには
- 人工知能の技術の概要
- 人工知能を使いこなす上で必要な能力
- 人工知能研究者はどこに進めばよいのか
- プロンプトエンジニアリング
- 人工知能のリスクと未来
- 数式を使わない機械学習入門
- 人工知能と小論文を書く
- 藤田一寿 (2025) はじめて学ぶ人工知能: 人工知能と共に生きる時代. Amazon Services International LLC
人工知能の学習者向け資料
人工知能を学習している人向けの資料です．
- 数式が出てくる機械学習入門
- 機械学習・ニューラルネットワークのPythonプログラムサンプル
- 回帰分析超入門
- 分類
- バイアス，バリアンス，モデルエビデンス，ELBO
- サポートベクターマシン
- クラスタリング
- グラフィカルモデル
- 人工ニューラルネットワーク1
- 人工ニューラルネットワーク2
- 人工ニューラルネットワーク3
- Hopfield networkとBoltzmann machine
- 人工ニューラルネットワークのための勾配降下
- 図解Vision transformerの処理
- 強化学習1
- 強化学習2 -強化学習2 -ベルマン方程式，動的計画法-
- 強化学習3 -モンテカルロ法，TD学習-
- 自由エネルギー原理1 -変分自由エネルギー-
- 自由エネルギー原理2 -期待自由エネルギー-
- Active inference1 (能動的推論1)
- Active inference2 (能動的推論2)
量子計算
その他
Last Update: 2025/04/03
藤田 一寿
- 所属:公立小松大学保健医療学部臨床工学科准教授
- 連絡先: kazu@spikingneuron.net
- Researchmap
- ORCID
- Docswell（技術資料）
- Speaker Deck（講義資料）
- GitHub（ソースコードなど）
- Qiita（技術メモ）
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