人工知能応用

1.はじめに
「なぜ人工知能を学ぶのか？」という問いに対して、社会で起きている変化と科学技術の進展の観点から考えることからスタートします。

2.機械の故障診断の実装 その1
3.機械の故障診断の実装 その2
4.機械の故障診断の実装 その3
モーター 1 : グリスあり、モーター2 : グリスなし、モーター 3 : ネジがない、この3つのモータの状態（3クラス）を加速度センサのデータから診断する（機械の故障を見つける）人工知能を実装します。信号処理を含めた人工知能の開発のプロセスを一通り体験します。特に、特徴量（空間）の探索に重点を置き学びます。

5.決定木の理論と実装 その1
6.決定木の理論と実装 その2
人口知能（機械学習）の基本的なアリゴリズムである決定木。でも、きちんと理論を意識して実装している人は少ないです。実装段階で、決定木の深度（ハイパーパラメータ）の調整について理解します。そこから、未学習、過学習についても学びます。

7.人工知能の応用例
人工知能・機械学習を基盤としたデータ駆動型科学について学びます。多様なテーマに人工知能が応用されていることを学び、今後の人工知能のさらなる可能性について議論します。