AIプログラミングの基礎と深層学習の
アルゴリズムの基礎を習得します
※初心者向けの講座です。
千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア
技術研究センター(STAIR Lab)所長
竹内彰一
工学博士。1979年東京大学大学院工学系計数工学修士卒。同年三菱電機中央研究所に入社。1991年ソニーコンピュータサイエンス研究所に入所、96年ソニー株式会社アーキテクチャ研究所所長に就任。2015年4月千葉工業大学STAIR Labが創立されると同時に主席研究員として着任。2022年4月より現職。人工知能、ニューラルネットワーク、コンピュータヒューマンインタラクションの研究等。幅広い分野の研究に従事。
撮影した花の写真をAIが判断して名前を推定するプログラムの試作
講座内容
| 第1回 | 5/9(金) 13:00～15:00 |
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プログラミングの基礎①
プログラミング環境Colab
・紹介
・セットアップ
・使い方
プログラミング言語Python
・プログラミングとは何か
・いろいろなデータとタイプとその演算
・制御構造
| 第2回 | 5月23日(金) 13:00～15:00 |
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プログラミングの基礎②
オブジェクト指向プログラム
・クラスとインスタンス
関数の定義
ライブラリの使い方など
・numpy
・matplotlib
| 第3回 | 6月20日(金) 13:00～15:00 |
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深層学習の基礎
深層学習とは何か
・ニューラルネットワークの仕組み
・入力層、隠れ層、出力層の構成
教師あり学習の概説
・AIに入力と出力のペアを教師データとして与え、それを学習させて、道の入力に対して正しい出力値を予測できるようにする手法を学ぶ
・ミニバッチ、ラーニングレートなどのメタパラメータの概説
| 第4回 | 7月18日(金) 13:00～15:00 |
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深層学習フレームワーク
Pytorch
・紹介
・セットアップ
・使い方
Torchvision
・紹介
・使い方
| 第5回 | 8月25日(月) 13:00～15:00 |
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深層学習プログラミング①
教師あり学習の一例である画像分類問題を解決する深層学習プログラムを見て、理論がどのようにプログラム化されているかを学ぶ
・例題は手描き文字認識(MNIST)
・全体の構造を理解する
・学習率やミニバッチなどのメタパラメータの役割を理解する
| 第6回 | 9月26日(金) 13:00～15:00 |
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深層学習プログラミング②
前回学習した手描き文字認識モデルをベースにして花の写真から花の名前を判定する深層学習プログラムを作成する
・画像分類プログラムの基本構造を理解し、他の分類問題への適用する力を身につける
まとめと今後の学習アドバイス
◆費用◆
99,000円
（テキスト代・諸経費・税込）
※厚生労働省人材開発支援助成金(75%)対象です
◆お申込み◆
