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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 1日 時間 7時間
情報処理
講座詳細

【ね ら い】
AI (人工知能)は 何故うまく働くのか?との問いに、主に画像識別を題材にして、識別問題、ニューラルネットワークの基礎、深層学習(ディープラーニング)について、演習を交えて解り易く解説する技術講座です。テキストマイニングや、手書き数字認識(Linux環境)の演習を準備しています。

【対  象】
➢ AI(人工知能)の専門ではないが、根底にある理論や基礎知識を学びたい方
➢ R言語、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
  ※テキストマイニングや、手書き数字認識(Linux環境)の演習を準備しています。

【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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