講義日程（仮）11月11日(土),17日(金),18日(土),25日(土),

集中講義形式で以下のような合計15回の講義を行う予定である。「認識」，「分析（理論その２）」「分析（応用）」については企業からの非常勤講師を招聘する予定である。学習の理解度に応じて、内容を変更する場合がある。

１．イントロダクション（1回）
　　　人工知能とは（1回）

２．認識（5回）
　　 理論（3回）・ベイズ決定理論
　　　　　　　　　 ・教師なし学習(最尤推定、ベイズ推定)
　　　　　　　　　 ・教師あり学習(ニューラルネット、SVM、AdaBoost等)

　　　　応用（2回）・画像認識（2次元）
　　　　　　　　　 ・音声認識（時系列）

３．分析（6回）
　　　　理論その１（2回）
　　　　・データ分析の一般手法について
　　　　　＜関係性を知る＞　　相関分析、主成分分析、因子分析、等
　　　　　＜グループ化する＞　ABC分析、クラスター分析、等
　　　　　＜予測する＞　回帰分析、判別分析、決定木分析、時系列分析、等
　　　 理論その２（2回）
　　　　・複数のモデルの結合によるアルゴリズム
　　　　　勾配ブースティング、ランダムフォレスト、異種混合学習、混合モデル、
　　　　　EMアルゴリズム、等
　　　　応用（2回）
　　　　・需給予測
　　　　　　
４．制御（1回）
　　　　コントロールへの応用を学ぶ

５．人工知能の将来（2回）
　　　人工知能と周辺領域との関係（1回）
　　　受講生が自らの専門領域での適用を検討し人工知能全般への理解を深める（1回）

講義の進度や非常勤講師招聘の状況に応じて，日程を調整し，また内容を取捨・追加することがある。