チャプター
タイトル
00:00
はじめに：自己紹介や研究テーマ例など
00:21
人工知能研究者にとっての「論理」：1960年代の演繹的推論からデータ駆使志向への変化
03:23
それでもAIにとって「論理」が必要な理由と「広義の論理」：微分方程式を例に
09:05
興味１：人工知能（機械）は与えられた論理（微分方程式）を使うことができるか？
19:11
興味2：人工知能（機械）は自ら論理（微分方程式）を獲得することができるか？
22:57
深層学習が動画像から微分方程式を発見できるか？
25:56
余談：深層学習と微分方程式とのもう一つの関係
31:50
まとめ
33:22
エンドタイトル
35:10
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動的なシステムの挙動を観測データからモデル化し、将来の状態を推論することは、様々な分野で重要な研究テーマです。本講義は、特に人工知能・機械学習の観点から、この課題の意義、方法、適用例などを紹介します。
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運営・著作権処理・映像編集：東京大学 大学総合教育研究センター
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