深層学習・機械学習Ⅰ
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Ⅰ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