講義科目の詳細

AI技術特論
AI Technical Advanced

受講対象者

AIに関する最新技術用語・概念を理解し、アプリケーション設計・構築時に活用したい方

※本科目は、経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」制度の認定を受けおり、一定の要件を満たす場合には「専門実践訓練給付金」制度を適用することで最大70%(28万円)の給付を受けることができます。

授業の主題と概要

※AI教育プログラム(全4科目)の魅力と概要を紹介するイベントを、2019年4月25日(木)に開催しました!

カスタムAIを企画・設計するにあたって最低限必要な知識・スキルを習得することを目標とする
①PythonとPython前提のAIフレームワークを理解し、AIプログラムのソースコードが読めるようになる
②典型的な機械学習モデルの特徴を理解し、要件に応じたモデル選定ができるようになる
③テキスト分析に関する要素技術を理解し、要件に応じたシステム設計ができるようになる
④典型的なニューラルネットワークの特徴を理解し説明できるようになる
⑤Keras・Tensorflowによる深層学習アプリのソースコードが読めるようになる
⑥データ整形、過学習対策、評価手法など機械学習における重要タスクを理解し、
どのフェーズにどのようなタスクがあるか説明できるようになる

到達(習得)目標

AIに関する最新技術用語・概念を理解し、アプリケーション設計・構築時に活用できる

講義スケジュール

講義
回数
講義テーマ
1 人工知能技術の変遷・クイズ番組への挑戦
AI研究の歴史を、コネクショニズム、ルールベースという2つの流れのそれぞれについて解説する。また、ルールベース探索の集大成ともいうべきクイズ番組挑戦プロジェクトでの知見について、当時のプロジェクトメンバーが詳しく解説する
2 コース概要・Pyhton入門
コース概要では、当コース全体で学習する内容全体を説明する。Pyhton入門では、当コースの実習で使うPython/Jupyter Notebookに関して最低限の利用ができるよう講義・実習を行う
3 機械学習 基礎編
機械学習の方式の違い(教師あり、教師なし、強化学習)、目的の違い(回帰、分類など)を理解し、あわせて代表的な線形回帰・ロジスティック回帰など典型的な実装方式を実習を通じて理解する
4 機械学習 深層学習編1
深層学習のネットワークを設計する上で重要な概念は何か、CNNはどのような方式なのかなどを、Kerasによる実習を通じて理解する
5 テキスト分析
従来型の技術要素である形態素解析、係受け解析から、最新AI技術であるエンティティ抽出やWord2Vecまでテキスト分析に関わる主要技術を実習を通じて理解する
6 機械学習 深層学習編2
深層学習のフレークワークとして重要なTensorFlowの考え方を理解し、またRNN、LSTM、ResNetなど最新のニューラルネットの仕組みを実習を通じて理解する
7 機械学習 実践編
データ整備、正規化、過学習、次元の呪い、正則化、テスト方法、評価方法など実際に機械学習を行う上で必須の概念・タスクを網羅的に説明し、実習を通じて理解を深める
8 Watson API開発事例・最新AI事例
Personality Insights と音声認識のAPI開発に関わった研究者が、API開発の実際について解説する。また、最新のAI技術状況、どこまでができてどこからができないかなどについて、昨年まで基礎研究所にいた研究者が解説する

開講について

開講時期: 毎学期 >2019年度1学期~4学期の開講スケジュール一覧を見る [PDF]
開講形態: 1コマ(120分)×8日間
講義回数: 全8回
※状況に応じて、一部変更が生じる場合もございます。予めご了承ください。

テキスト/参考図書

【テキスト】
適宜配布

【参考図書】
Watson Studioで始める機械学習・深層学習 ―ノンプログラミングでやさしく体験 (著者:赤石雅典 出版社:リックテレコム)

※上記は一部追加・変更となる場合もございます。また、指定テキスト及びケースなどは、別途ご購入頂くもので、
授業料には含まれておりません。予めご了承ください。

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