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システム要素技術講座 講座詳細

講座概要
講座名 MA11 「AI(人工知能)を上手に活用するために必要な基礎知識」
日数 2日 時間 14時間
情報処理
講座詳細

【ね ら い】
AI(人工知能)が、様々なサービスに活用され始め身近になってきたものの、その仕組みはほとんどブラックボックス化しています。本講座は、AI(人工知能)を活用するにあたって必要な基礎知識について、AIの基礎的な仕組みと技術を、言語処理や画像認識を題材にした演習を交えながら解り易く解説します。

【対  象】
➢ AIの専門ではないが、上手に活用するために必要な基礎知識を得たい方
➢ Caffe(オープンソースのディープラーニングライブラリ)に興味がある方
  ※講義中、Linux環境でCaffeを用いた演習を行います。

【講義内容】

1章  概要
  1. AI(人工知能)とは
  2. 確率・統計論的分析
  3. AIは何故うまく働くのか
  4. AIに関する問い
  5. 本講座で学んでいただきたいこと
2章  識別問題
  1. 識別の基礎
  2. 数学的準備
  3. 最近傍決定則
  4. 識別関数法
  5. 確率的推定法
  6. 認識率の評価
3章  ニューラルネットワークの基礎
  1. ニューロンのモデル
  2. ニューラルネットワークの万能性
  3. ネットワークの構造による分類
  4. 誤差関数
4章  深層学習
  1. 最急降下法
  2. 誤差逆伝播法
  3. 深層学習
  4. 畳み込みネットワーク
  5. 学習のツボ
5章  演習
  1. 言語処理を体験する
  2. Boltzman Machineで最適化問題を解く
  3. Cafféを使った文字認識
6章  問への答えと今後の展望
  1. 処理工程ごとの要点
  2. 問いへの答え
  3. 今後の展望
  4. 参考文献

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