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| 5/15, 6/12, 7/3（会議）, 6/26（その他）は河野は不在。 |
2019年度 M1ゼミ （場の量子論＋機械学習）
目標
- 場の量子論の基礎を勉強して、ファインマン図を理解できるようになる。
- 機械学習の方法を基礎から理解する。どのような問題に応用されているかを知る。
進め方
毎週水曜日
- 場の量子論
2018年度の内容を参考に進める
- 機械学習
- 参考書： I. Goodfelloww, Y. Bengio and A. Courville, "Deep Learning"を読みながら進める。
日程
5/15, 6/12, 7/3（会議）, 6/26（その他）は河野は不在。
場の量子論 |
機械学習 |
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日付 |
担当 |
内容 |
資料 |
日付 |
担当 |
内容 |
資料 |
4/9 |
釣 |
解析力学：Lagrange形式、ネターの定理 |
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4/17 |
前田 |
線形代数の復習 |
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4/24 |
釣 |
特殊相対論：ローレンツ変換、4元ベクトル |
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5/8 |
前田 |
確率、情報理論 |
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5/15 |
釣 |
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5/22 |
前田 |
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5/29 |
釣 |
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6/5 |
前田 |
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6/5 |
釣 |
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6/19 |
前田 |
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6/26 |
釣 |
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7/3 |
前田 |
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7/10 |
釣 |
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7/17 |
前田 |
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7/24 |
釣 |
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7/31 |
前田 |
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(資料は、[[<URL>|テキスト]]という形で挿入できる。<URL>の部分は添付ファイルならファイルを添付した後でattachment:<filename>とする。)