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AI 入門

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このコースでは、これからAIに関わるさまざまな人々を対象に、仕事や暮らしを大きく変えようとしているAIの主要なコンセプトと技術についてわかりやすく解説します。

Syllabus

イントロダクション

「AI 入門」へようこそ

1. AIとは何か

知性を定義する
一般問題解決器とは
強いAIと弱いAI

2. 機械学習の発達

機械学習システムとは
人工ニューラルネットワークとは

3. 一般的なAIシステム

パターン認識とは
AIロボットとは
自然言語処理とは
モノのインターネット（IoT）とは

4. データから学習する

教師あり学習と教師なし学習
大量で複雑なデータを処理する

5. パターンを認識する

データを分類する
データをクラスタリングする
強化学習とは

6. 機械学習のアルゴリズム

アルゴリズムを学ぶ意味
k近傍法とは
k平均法とは
回帰分析とは
ナイーブベイズとは

7. 機械学習アルゴリズムを最適化する

アルゴリズムを組み合わせる
バイアスと分散を折り合わせる
過学習や学習不足に対処する

8. 人工ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークの構造
伝達路の重みを調整する
バイアスを調整する

9. 精度を高める

誤りから学習する
課題に適したAIシステムを構築する

10. AIの発展とビジネスの今後

AIシステムの使い方を考える
おわりに

Taught by

Doug Rose

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