JDLA Deep Learning For GENERAL
JDLAの公式ウェブサイトではJDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1のシラバスを下記の通り、公開している。
人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
人工知能をめぐる動向 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習
人工知能分野の問題 トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ
機械学習の具体的手法 代表的な手法、データの扱い、応用
ディープラーニングの概要 ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU ディープラーニングにおけるデータ量
ディープラーニングの手法 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN 深層強化学習、深層生成モデル
ディープラーニングの研究分野 画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス (強化学習)、マルチモーダル
ディープラーニングの応用に向けて 産業への応用、法律、倫理、現行の議論