・機械学習という言葉は聞いたことはあるが、具体的に何を指している用語なのかが分からない。
・機械学習の仕組みについて調べると数式や専門用語などの難しさが多くなかなか学習が進まない。
そんな経験はありませんか？
本授業は、そんな方々に機械学習について学ぶ最初の1歩を踏み出していただくために、機械学習のエッセンスをまとめた入門授業です。
AIを学ぶ上で欠かすことのできない "機械学習"。
この授業をきっかけに機械学習とは何か？何ができるのか？をを明らかにしましょう。
【こんな人におすすめ】
◯ 「機械学習」が何を指している用語なのか、その仕組みが分からない。
【授業のゴール】
◯ 機械学習とは何か？仕組みを踏まえ概要を理解する
(今後の機械学習関連の授業の理解促進につながる)
【どんな授業なのか？】
第１話 機械学習とは何か？何ができるのか？
身近な事例を踏まえて機械学習の概要と、機能について学習します。
【授業のアジェンダ】
・機械学習の例① AlphaGo(AI囲碁棋士)
・機械学習の例② スマホ（音声入力と機械翻訳）
・ＡＩと機械学習の関係 強いＡＩ，弱いＡＩ
・機械学習とは何か（教師あり学習を例に機械学習の基本的典型的
説明）
第２話 機械学習の全体像
機械学習には大きく3種類 (教師あり学習 / 教師なし学習 / 強化学習) に分けることができ、それらの仕組みについて学習します。
【授業のアジェンダ】
・教師あり学習（製品の良否判定を例に）
・教師なし学習（自己組織化マップによる分類を例に）
・強化学習（ロボットの歩行知識獲得を例に）
・その他の機械学習
・オッカムの剃刀とノーフリーランチ定理
第３話 機械学習のアルゴリズム
機械学習がどのようにして動いているのか？代表的なアルゴリズムについて学習します。
【授業のアジェンダ】
・決定木
・ＳＶＭ
・群知能
・進化的手法
・Ｑ学習
・人工ニューラルネット
・ディープラーニング
第４話 ニューラルネットとディープラーニング
機械学習として近年目覚ましい成長を遂げているディープラーニングについて学習します。
【授業のアジェンダ】
・ニューラルネットとは
・ニューラルネットの計算
・ニューラルネットの学習
・ディープラーニング① 畳み込みニューラルネット（ＣＮＮ）
・ディープラーニング② 敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）
■ ご登壇いただく講師
小高 知宏 (おだか ともひろ) さん
福井大学教授
1990年に早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了、工学博士。1990年に九州大学医学部附属病院 助手を経て、1993年福井大学工学部情報工学科 助教授に就任。2004年に福井大学大学院工学研究科 教授 現在に至る。
■ 主な著書
『Python言語で学ぶ 基礎からのプログラミング』
『Python版 コンピュータ科学とプログラミング入門』
『C言語で学ぶ コンピュータ科学とプログラミング』
『コンピュータ科学とプログラミング入門』
『基本情報技術者に向けての情報処理の基礎と演習 ハードウェア編，ソフトウェア編』
『人工知能システムの構成（共著）』（以上、近代科学社）
『TCP/IPで学ぶネットワークシステム』
『計算機システム』
『これならできる! Cプログラミング入門』（以上、森北出版）
『分離融合 データサイエンス入門（共著）』
『人工知能入門』（以上、共立出版）
『機械学習をめぐる冒険』
『Pythonで学ぶ はじめてのAIプログラミング』
『基礎から学ぶ 人工知能の教科書』
『PythonによるTCP/IPソケットプログラミング』
『機械学習と深層学習 Pythonによるシミュレーション』
『Pythonによる数値計算とシミュレーション』
『機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション―』
『強化学習と深層学習 C言語によるシミュレーション』
『自然言語処理と深層学習 C言語によるシミュレーション』
『Cによる数値計算とシミュレーション』
『Cによるソフトウェア開発の基礎』
『情報通信ネットワーク（共著）』
『TCP/IP ソケットプログラミング C 言語編（監訳）』
『基礎からわかるTCP/IP アナライザ作成とパケット解析（第2 版）』（以上、オーム社）
