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人工知能基礎

25,000 

  • Step1 人工知能 (AI) とは
  • Step2 人工知能の基礎
  • Step3 知識表現
  • Step4 自然言語処理
  • Step5 人工知能に関係する話題
  • Step6 機械学習
  • Step7 深層学習
  • Step8 深層学習の応用
  • Step9 AIと社会

【期間】購入後60日間

概要
About

「人工知能」の基礎を学びたい方々に向けて、人工知能の歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニングについての基本知識まで、幅広く「基礎」を抑えていただきます。

➢ 構成: ビデオ教材、インタビュー、確認テスト(全てオンラインで完結)
➢ 時間: ビデオ教材受講、確認テストの修了含めて、5〜7時間程度
➢ 価格: ユーザー数に応じてID課金(定価25,000円/60日間コース)


特徴
Features

  • Academic

    東京大学大学院工学系研究科・松尾豊先生の監修による、人工知能の基礎を学びたい方必修の教材

  • General

    人工知能の歴史から、機械学習やディープラーニングの概要、人工知能をめぐる最新の課題など、網羅的に学習が可能

  • Practical

    カバー範囲は日本ディープラーニング協会「G検定」に対応。確認テストも充実で、受験対策にも活用可能


コースリスト
Course


1人工知能 (AI) とは
  • ・はじめに
  • ・人工知能の定義
  • ・人工知能の歴史
  • ・第一次AIブーム 推論・探索の時代
  • ・第二次AIブーム 知識の時代
  • ・第三次AIブーム 機械学習・知識表現学習の時代
  • ・確認テスト
2人工知能の基礎
  • ・人工知能の基礎
  • ・推論・探索
  • ・プランニング
  • ・ゲーム木の探索
  • ・推論・探索の応用
  • ・確認テスト
3知識表現
  • ・知識ベースシステム
  • ・エキスパートシステム
  • ・オントロジー
  • ・セマンティックウェブとリンクとオープンデータ
  • ・確認テスト
4自然言語処理
  • ・自然言語処理
  • ・情報検索
  • ・質問応答システム
  • ・確認テスト
5人工知能に関係する話題
  • ・人工知能に関係する話題
  • ・フレーム問題
  • ・記号接地問題 シンボルグラウンディング問題
  • ・中国語の部屋
  • ・確認テスト
6機械学習
  • ・機械学習
  • ・教師あり学習
  • ・教師なし学習
  • ・強化学習
  • ・確認テスト
7深層学習
  • ・深層学習
  • ・誤差逆伝播法
  • ・畳み込みニューラルネットワーク
  • ・再帰型ニューラルネットワーク
  • ・深層強化学習
  • ・ハードウェア
  • ・確認テスト
8深層学習の応用例
  • ・深層学習の応用例
  • ・画像認識
  • ・音声認識
  • ・自然言語処理
  • ・マルチモーダル
  • ・確認テスト
9AIと社会
  • ・AIと社会
  • ・シンギュラリティ
  • ・著作権
  • ・個人情報
  • ・データの偏り
  • ・確認テスト
  • ・おわりに

制作
Production

【制作】株式会社 zero to one

【監修】松尾 豊
東京大学大学院工学系研究科特任准教授。東京大学工学部電子情報工学科卒業。同大学院博士課程修了。博士(工学)。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析、ディープラーニング。「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」(角川EPUB選書)等の著書、「よくわかる人工知能」(KADOKAWA/中経出版)等の監修など多数。

【ナレーション】槇 徳子
株式会社エムシーストラテジー 代表取締役    
CBC、テレビ東京で計20年アナウンサーとして勤務、モーニングサテライトなど金融情報番組に10年以上出演。独立後はPR/情報発信コンサル、セミナー司会やモデレーターとして活動中。