西鳥羽 二郎

本授業は、高校数学の基礎的な数式だけを用いて、ディープラーニングのアルゴリズムについて理解するディープラーニングの入門授業です。   AIについて深く学ぶためには、機械学習とディープラーニングの理解は欠かせません。この授業をきっかけにAIがどのように動いているのかについて学びましょう。   【コース全体で学べること】 ① ディープラーニングが近年注目されている2つの理由 ② ディープラーニングを構成するニューロン/パーセプトロン/マルチレイヤーパーセプトロンとは何か？ ③ 行列計算をしながら学ぶ、ディープラーニングの計算過程 【コース構成】 第１回：ディープラーニングとは何か？何ができるのか？ 第２回：ディープラーニングの仕組み (アルゴリズム) 第３回：計算しながら学ぶディープラーニング   【受講対象者】 全般   【レベル感】 AI人材育成の第１歩を踏み出すための入門授業 本授業では行列の計算を扱います。行列のついて学びたい方は、『AI人材に必要な高校数学：データ分析・関数・微分・ベクトル・確率』の第８回、ベクトル後編　ベクトルと行列の関係性を知る をご覧ください。   ■ ご登壇いただく講師 西鳥羽 二郎 (にしとば じろう) さん 株式会社レトリバ CRO 株式会社レトリバ Chief Research Officer。 2007年東京大学大学院情報理工学系研究科卒業。 同大学院在学中の2006年にPreferred Infrastructureに創業メンバーとして参画、大学院卒業後入社。 2016年にレトリバをスピンアウト。自然言語処理、機械学習、情報検索、音声認識などの研究開発に携わる。また、他社との共同研究や受託案件、NEDO研究開発プロジェクトにも従事している。