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深層学習・機械学習T(AIの基本編)
授業時間 6時間
深層学習・機械学習T
講師 杉山高一先生、ほかAI専門家・実務家

 2012年頃に第3次AIブームが起こり、また現在、生成AIにより第4次AIブームが始まったと言われています。
 第3次AIブームの技術として、深層学習(ディープラーニング)があります。深層学習は機械学習の中のニューラルネットワークの一部です。要するに、AIの中に機械学習があり、機械学習の中にニューラルネットワークがあり、そしてニューラルネットワークの中に深層学習があります。深層学習や機械学習をきちんと理解するためには、AIの基本を理解することだと考えます。AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンスエンジニアを目指す方々には必須の基本となります。
 最近、データドリブンの時代となり、どの分野でもデータを活用することが求められています。またITやIoTの発展により、データがリアルタイムで取得でき、ビッグデータの時代になり、AIを活用した自動化意思決定と自動化処理が進められています。そのため、AIの基本を知ることで、業務の効率化と価値創造が可能となっています。
 深層学習・機械学習Tの講座では、AIの基本を学びます。AIとは何か、AIで何ができるか、AIの概要を理解します。AIの基本をきちんと理解すれば、AIモデリング、プログラミング、AIを用いたシステム企画、設計や開発などができるようになります。

<本講座の目次>
(1) AIの概要
  ・AIの多数の定義
  ・AIの種類:強いAIと弱いAI
   ・AIの歴史
  ・AIの事例
  ・AIの手法:AI基礎とAI応用
  ・AIのブームによる手法:状態空間の表現、知識の表現、機械学習、生成AI
(2)状態空間の表現
  ・第1次AIブームでの主な技術
   ・探索:初期状態から目標状態に至るまでの最適な意思決定・経路・操作・手順の
   選択
  ・探索の事例
  ・pythonで探索
(3)知識の表現
  ・第2次AIブームでの主な技術
  ・知識の獲得、知識の表現、知識の蓄積(知識ベース)、知識利用と知識システム
   ・知識に関する論理演算や理論的な部分
  ・知識表現の事例
  ・pythonで知識の表現
(4)機械学習
  ・第3次AIブームでの主な技術
  ・現在の機械学習、自動的なデータ処理と自動的な統計全般
  ・教師なし学習
  ・教師あり学習
  ・強化学習
  ・ニューラルネットワークと深層学習
  ・脳型AI