概要

人工知能とはどの様に発展してきたか、またどのような仕組みなのかを学びます。

現在の技術の主流であるディープラーニングについて仕組みを理解します。

人工知能で実現できること出来ないことを理解します。また人工知能を開発するために必要な事項も解説いたします。

Pythonプログラミングの知識の無い方でも受講できます。

G検定対策受験を目指す方にもお勧めの講座です。

目的

  • 人工知能の概要を学ぶ
  • ディープラーニングの仕組みを学ぶ
  • 人工知能開発に必要な事項を学ぶ

対象者

  • 人工知能の仕組みを学びたい方
  • ディープラーニングの仕組みを知りたい方
  • G検定試験合格を目指す方

基本日数

1日（カスタマイズ可能）

※Pythonプログラムによる実習はありません。（デモあり）

研修内容詳細

第1章 AI とは 
　1.1  強いAI/弱いAI 
　1.2  汎用AI/専用AI
　1.3  データの重要性 
　1.4  AI/機械学習/ディープラーニング 
　1.5  AI ができること・できないこと 
　1.6  AI 研究の歴史 
　1.7  機械学習とは . 


第2章 教師あり学習 
　2.1  分類/回帰
　2.2  決定木 
　2.3  ロジスティック回帰
　2.4  SVM
　2.5  ニューラルネットワーク
　2.6  最小二乗法
　2.7  アンサンブル学習

第3章 教師なし学習 
　3.1  クラスタリング 
　3.2  k-means

第4章 評価 
　4.1  訓練データ/検証データ/テストデータ
　4.2  ホールドアウト検証
　4.3  k-分割交差検証
　4.4  評価指標

第5章 ディープラーニング 
　5.1  ニューラルネットワーク
　5.2  単純パーセプトロン
　5.3  多層パーセプトロン
　5.4  ディープラーニングの理論 

第6章 AI の実用例 
　6.1  CNN
　6.2  RNN
　6.3  オートエンコーダ 
　6.4  GAN
　6.5  Attention