2021年度講義「AIプログラミング」で使用する教材です。
第1回：人工知能の概要
人工知能の分類、歴史、開発環境
第2回：Pythonプログラミング
プログラミング言語Pythonの基礎、およびNumPy、matplotlib、Pandasの使い方
第3回：AIのための数学
AIに必要な、線形代数、微積分、確率統計
第4回：シンプルなニューラルネットワーク
ニューラルネットワークおよびディープラーニングの概要、フレームワークを使わないニューラルネットワークの構築
第5回：ディープラーニングの理論
ディープラーニングの理論的基礎
第6回：フレームワークの扱い方
tensorflow、Keras、PyTorchなどの紹介
第7回：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
CNNの構築、CNNによる画像分類
第8回：再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
RNNの構築、RNNによる時系列データの処理
第9回：自然言語処理
Word2Vec、RNNなどによる自然言語の処理
第10回：生成モデル（VAE）
VAEによる画像生成、潜在変数の可視化
第11回：生成モデル（GAN）
GANによる画像生成、ナッシュ均衡
第12回：強化学習
強化学習の原理、強化学習の実装
第13回：転移学習
転移学習、ファインチューニング、有名モデルの紹介、有名モデルの活用
第14回：人工知能の発展技術
最新の研究の紹介、最新の研究のコードによる実装
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