2024年07月08日（月）
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AIを活用したい、AIを使いこなせる人材を育成したいなど、AI活用に向けた基本知識から実践方法を段階的に解説していきます
特に予備知識は必要ありません。基本から解説いたします。
・プログラム：pythonの基本の習得
・機械学習：基本の習得と実践できる環境の構築
・深層学習（画像分類、物体検出、自然言語処理）がひととおり自分で試せるようになる
第2回目では、AIの基礎となるディープラーニングの基本を学習します。
ディープラーニングの中の様々の手法を確認することで、データからの特徴抽出のための考え方が身に付きます。また、後半は機械学習プロジェクトの進め方を学習します。
実際のプロジェクトを進める上での課題（特徴量エンジニアリングはどうする、データ量が少ない、ハイパーパラメータの決定）などへの対処方法を学習します。
なお、無償のGoogle Colaboratoryを使用することで、実際に動きを確かめながら、学習することが可能です
１．ディープラーニングの基礎
1-1 機械学習とディープラーニングの違いは？
(1) ディープニューラルネットワークとは
(2) 把握すべきディープニューラルネットワークの特性
1-2 ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
(1) 畳み込みニューラルネットワーク CNN（Convolutional Neural Network）
(2) 再帰型ニューラルネットワーク RNN (Recurrent Neural Network)
(3) 強化学習 (Deep Q-learning)
(4) その他の手法
２．機械学習プロジェクト進め方
2-1 データ準備
2-2 一般的なデータ前処理
2-3 特徴量エンジニアリング
2-4 手法の定義
2-5 パラメータ調整
(1) ハイパーパラメータとは
(2) ハイパーパラメータの自動調整（optunaの活用）
2-6 データ量に関する考察
2-7 基盤モデルと転移学習
【質疑応答】
AI人材,AI活用,AIスキル,深層学習,機械学習,セミナー
