Skip to main content

AI・データサイエンス基礎


[Free of charge] Enroll

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:pt093
  • 受講開始日:2021年6月30日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度

この講座は『受講登録する(無料)』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。
『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。

ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール(PDF)を参考にご確認ください。

受講前に必ずこちらをクリックしてお読みください

講座内容

第1章から第3章までは、AIにおけるデータの重要性への理解を深めるとともに、AIで用いるアルゴリズムの理解に必要な数学・確率・統計の基礎を学習します。
第4章では、AI技術の核にあたる深層学習(ディープラーニング)の基礎を分かりやすく学ぶことが出来ます。
第5章では、自らプログラミングの体験をしたい方のためにコンピューティング導入指導を行います。
第1章から第5章を踏まえて、第6章では、今なぜAIが期待されているのか、日本における状況はどうなっているのか、課題は何かなどの疑問について対談形式で解説しています。

AI・データサイエンスを学ぶためのベースとなる内容をテーマ別に扱っていますので、初学者の方は「AI・データサイエンス概論」を学ぶ前の基礎知識の確認として受講されることを推奨しています。


第1章:データとモデリングの基礎

  • 1.データとモデリングの基礎/ビッグデータ時代の理想と現実
  • 2.データの収集・生成とモデル化のための整形
  • 3.データとモデルをどう扱うか
  • 4.非構造化データの種類と特徴
  • 5.大きく変わるデータとモデリングの概念

第2章:人工知能のための数学の使い方

  • 1.人工知能と数学
  • 2.いろいろな関数
  • 3.微分と積分
  • 4.ベクトルと行列
  • 5.もっと学びたい方へ

第3章:人工知能のための確率・統計の使い方

  • 1.人工知能と確率・統計
  • 2.確率
  • 3.記述統計
  • 4.確率分布
  • 5.推測統計
  • 6.もっと学びたい方へ

第4章:機械学習と深層学習の基礎

  • 1.AIブームを見極めよう
  • 2.AI・機械学習・ディープラーニング
  • 3.ディープラーニングの構造と能力
  • 4.機械学習の実行手順
  • 5.AI導入時に注意すべき点
  • 6.今後のAIの可能性

第5章:コンピューティング

  • 1.なぜコンピューティングを学ぶのか
  • 2.プログラミング環境の準備
  • 3.プログラミングの学習
  • 4.配列と文字列の扱い
  • 5.Pandas と NumPy
  • 6.機械学習の例

第6章:対談

  • 1.AIの技術的変化と社会の変化
  • 2.AI・ビッグデータがもたらす新しいルール
  • 3.AI導入の現状と未来のビジョン


講師・スタッフ紹介

寺野 隆雄

寺野 隆雄

千葉商科大学 基盤教育機構 教授。
株式会社みらい創造機構 技術顧問。
工学博士。
東京大学情報工学修士課程修了後、電力中央研究所、筑波大学教授、東京工業大学教授を経て、2018年より現職。東京工業大学ならびに筑波大学名誉教授。人工知能学会、経営情報学会、計測自動制御学会、日本シミュレーション&ゲーミング学会、横断型基幹科学技術研究団体連合などの理事、学会誌・論文編集委員(長)、研究会主査を歴任。
IEEE会員、PAAA会長、社会シミュレーション、サービス科学、知識システム、進化計算などに興味をもつ。

大谷 紀子

大谷 紀子

東京都市大学 メディア情報学部 教授。
博士(情報理工学)。
東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了後、キヤノン株式会社、東京理科大学助手、武蔵工業大学講師、同准教授を経て、2014年より現職。人工知能学会、進化計算学会、情報処理学会、電子情報通信学会、日本AI音楽学会会員。専門分野は進化計算の応用。

松山 泰男

松山 泰男

早稲田大学 名誉教授。
1974年に早稲田大学大学院博士課程電気工学専攻を修了(工学博士)。その後ただちに日本学術振興会・フルブライト・IIEによる日米人物交流計画のフェローとなり、スタンフォード大学に派遣されて1978年に同大学院博士課程電気工学専攻を修了(Doctor of Philosophy)。 スタンフォード大学助手、茨城大学講師・助教授・教授を経て、1996年に早稲田大学理工学部教授。2017年より同大学名誉教授。この間、人事院国家公務員採用I種総合試験専門委員・理系代表を務める。
情報理工学を専門とし、特に統計的機械学習アルゴリズムにおいて顕著な業績を有する。IEEEライフフェロー、電子情報通信学会フェロー、情報処理学会フェロー。2001年には、IEEEニューラルネットワーク論文誌におけるOutstanding Paper Awardを受賞している。

金子 格

金子 格

東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター 客員研究員。
早稲田大学 知覚情報システム研究所 招聘研究員。
博士(情報科学)。
早稲田大学電気工学科卒業、早稲田大学大学院、株式会社日立製作所、株式会社アスキー、早稲田大学理工総合研究センター、通信放送機構、東京工芸大学准教授、名古屋市立大学客員准教授を経て、現職。専門分野はメディア情報システム、社会情報システム。

安浦 寛人

安浦 寛人

国立情報学研究所 特任教授(学術基盤チーフディレクター)。
博士(工学)。
九州大学 名誉教授及び JMOOC 副理事長。
1978年京都大学大学院工学研究科修了後、京都大学助手・助教授。1991年より九州大学教授。2008年から九州大学理事・副学長(CIO 、CISO)として九州大学の情報基盤の構築を行う。IEEE Fellow、電子情報通信学会と情報処理学会の業績賞を受賞。専門分野は情報学及び集積回路設計技術。現在、文部科学省科学技術・学術審議会情報委員会主査を務める。

辻井 潤一

辻井 潤一

国立研究開発法人 産業技術総合研究所 情報・人工工学領域 フェロー
同 人工知能研究センター 研究センター長
英国マンチェスター大学教授(兼任)
1973年京都大学大学院修了。工学博士。京都大学助教授、マンチェスター科学技術大学教授、東京大学理学部教授、同大学院情報理工学系研究科教授。この間、マンチェスター大学教授を兼任し2005年にマンチェスター大学国立テキストマイニングセンターセンター長に就任。2011年、東京大学を退職し、マイクロソフト研究所(北京)アジア首席研究員、2015年より現職。マンチェスター大学教授兼任。東京大学名誉教授。国際計算言語委員会(ICCL)会長。ACLフェロー、AISTフェロー。 専門分野は、AI、テキストマイニング、計算言語学、機械翻訳、言語処理学。紫綬褒章、大川賞、IAMT(国際機械翻訳協会)栄誉賞等、受賞多数。

前提条件

特になし

課題内容

確認テストを課します。

修了条件

得点率60%以上

学習期間

開始日可変型のため、スケジュールをご確認ください。

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:pt093
  • 受講開始日:2021年6月30日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度
Enroll