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AI・データサイエンス専門Ⅰ


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※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:pt095
  • 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章は、AI導入実装のプロジェクトを進める立場になった時、何を理解しておくべきかについてまとめたものです。理論をどのように活用するかという視点で、講座の前提として頭に入れていただきたい内容となっています。

第2章、第3章は、テキスト翻訳や対話システムといった機能に活用される自然言語処理と、同じく系列データ処理の代表的問題である音声認識について解説します。それぞれの科目を単独で学ぶことは可能ですが、「AI・データサイエンス概論」の第1章を事前に学んだ上で、両講座を取得すればより深い理解を得ることができます。

第4章はAIの画像理解について、ケーススタディを交えながら、実務者が深層学習を利用するときの諸段階を解説しています。第4章についても、「AI・データサイエンス概論」の第2章を学んだ上で受講されることをお薦めしています。


第1章:AIプロジェクト推進者として知っておくべき実装・運営の基礎

  • 1.実装のポイント/保守・運用のポイント

第2章:自然言語処理

  • 1.概要~導入
  • 2.単語の分散表現 - 1
      分布仮説、共起頻度アプローチ
  • 3.単語の分散表現 - 2
      文脈予測アプローチ
  • 4.文の分散表現 - 1
      系列変換モデル、アテンション、自然言語推論
  • 5.文の分散表現 - 2 : Transformer
  • 6.文の分散表現 - 3 : BERT/まとめと参考情報

第3章:音声認識

  • 1.はじめに:音声認識とは
  • 2.HMMに基づく音声認識
  • 3.音声認識に用いられるDNNの基礎
  • 4.DNNに基づく音声認識1:CTC
  • 5.DNNに基づく音声認識2:系列変換に基づく方法   LAS、Speech Transformer、Conformer/まとめ

第4章:画像理解と深層学習

  • 1.PoCを始める前に考慮すべきこと
  • 2.PoCについて
  • 3.画像認識AIにおけるアルゴリズムの理解と選択
  • 4.データの収集
  • 5.AIの精度とどう向き合うか
  • 6.MLOpsについて


講師・スタッフ紹介

南野 充則

南野 充則

FiNC Technologies 代表取締役CEO
東京大学工学部卒
大学在学中にヘルスケアスタートアップ、株式会社MEDICA及びCDSystem株式会社を創業。
東京大学在籍中に北京大学で開催されたスマートグリッド分野における国際学会で世界一の座を争い「BEST STUDENT AWARD」を受賞する。
2014年にFiNC(現:FiNC Technologies)の創業メンバー(CTO最高技術責任者)として参画。
2016年8月、国内初となるウェルネス・ヘルスケア領域に特化した人工知能研究所「FiNC Wellness AI Lab」を設立。
2017年ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す団体、「日本ディープラーニング協会」最年少理事に就任。
2019年6月に書籍「未来IT図解 これからのディープラーニングビジネス」を出版するなど、ヘルスケア×テクノロジー分野において活躍。
2019年12月にFiNC Technologies 代表取締役CEOに就任。

林 良彦

林 良彦

早稲田大学大学院基幹理工学研究科情報理工・通信専攻 教授。
博士(工学)。
早稲田大学大学院理工学研究科博士前期課程修了後、日本電信電話株式会社・主幹研究員、大阪大学大学院・教授を経て、2014年より現職(実体情報学博士プログラム担当)。専門分野は自然言語処理、計算言語学、セマンティック技術。言語処理学会、人工知能学会、情報処理学会、電子情報通信学会、The Association for Computational Linguistics (ACL) 会員。

小林 哲則

小林 哲則

早稲田大学教授 工学博士
1985年早稲田大学大学院理工学研究科修了。同年法政大学専任講師。同助教授,早稲田大学助教授を経て,1997年より現職。
MIT LCS,ATR音声言語通信研究所,NHK放送技術研究所,理化学研究所の 客員研究員を歴任。
電子情報通信学会,情報処理学会,人工知能学会等の会員。

田村 浩一郎

田村 浩一郎

株式会社ACES 代表取締役。
東京大学工学系研究科 松尾研究室 博士課程在籍。金融、ネットワーク分析、自然言語処理や広告最適化などに対して機械学習の応用研究に従事。GCI講座優秀賞、DL応用講座最優秀賞、トヨタ・ドワンゴ高度人工知能人材奨学金などDLに関わる様々な賞を受賞し、数多くの企業との共同研究プロジェクトでPMを経験。2017年、「アルゴリズムで社会はもっとシンプルになる」というミッションを掲げACESを創業。学術的な研究を足場に、AI技術を社会実装することを日々意識し、事業を率いる。

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。

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  • 講座番号:pt095
  • 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
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