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。
ディープラーニングについて学びたいが難解な数式が多く挫折してしまったことがある方
