2020/11/28,11/29

オンライン開催

AIブートキャンプ初級編

開催概要

■主 催：

早稲田大学　WASEDA-EDGE 人材育成プログラム

■協 力：

株式会社アイデミー

■開催日：

2020年11月28日（土）15時‐19時　／　11月29日（日）9時‐19時

■対 象（※１）：

・Skyward EDGE Consortium大学（早稲田大学・多摩美術大学・東京理科大学・滋賀医科大学・山形大学）の学生および若手研究者
・WASEDA-EDGE人材育成プログラムに過去参加したことのある学生・若手研究者
・WASEDA-EDGE人材育成プログラム受講者が起業したスタートアップ企業のメンバー（インターンシップ生含む）（※2）
※1　参加者は、基礎的なPythonプログラミングを習得していることが要件となります（Python プログラミングの基礎力は、例えば、事前に（株）Aidemyが提供している講座「Python入門」、「Numpy」、「Pandas」を履修することで習得することができます）。
※2　起業メンバーの受講状況、会社の状況等によって参加をお断りする場合もありますこと予めご了承ください。
◆オンライン武者修行参加希望者へ
AIについて習熟が必要な方は、本講座への参加を強く推奨します。

■参加方法：

オンライン

■参加費：

無料

■申込〆切：

2020年11月20日（金）午後3時 申込者多数のため、クローズさせていただきました

■プログラム：

講義のゴール： 様々な機械学習モデルの仕組みについて体型的に理解をし、演習を通じて Pythonを用いた機械学習モデルを実装できるようにすること
11月28日（土） （1日目）	機械学習論（1h　15：00－16：00） 　・人工知能とは 　・人工知能の歴史 　・人工知能の分類 　・機械学習／深層学習とは 教師あり学習（3h　16：00－19：00） 　・教師あり学習とは 　・教師あり学習のモデル（回帰、分類） 　・過学習とは 　・混合行列（正解率・適合率・再現率） 　・教師あり学習の応用例 　・演習：各種教師あり学習を用いたデータの分類
11月29日（日） （2日目）	教師なし学習（3h　9：00－12：00） 　・教師なし学習とは 　・教師なし学習の種類（クラスタリング、主成分分析） 　・演習：各種教師なし学習を用いたデータの分類
	昼休憩（1h　12：00－13：00）
	深層学習基礎（2h　13：00－15：00） 　・ニューラルネット概要 　・ニューロンの仕組み 　・深層学習の種々のモデルの概要 　・深層学習の応用例 　・演習：手書き文字認識 深層学習応用（4h　15：00 － 19：00） 　〇講義 　　・CNN の仕組み 　　・RNN の仕組み 　〇演習 　　・手書き文字認識：各種モデルによる分類精度の比較検証

■受講に必要な準備：

●ノートPC
・Wifiなど安定した通信環境を各自で準備してください。プログラミング環境の用意は不要です。
・事前にGoogle Chromeをインストールしてください。
・社用PCなど、特別なセキュリテイ設定が施されたPCの場合は仮想環境にアクセスできずにお使いいただけない場合があります。基本的にはプライベート用PCをお使い頂き、どうしても社用PCなどを使用する必要がある方は事前に事務局までご相談ください。
●zoom クライアントソフトウェア
・Zoomのアクセスはクライアントソフトウェアから行うようにしてください。ブラウザからのアクセスに制限が掛かる機能を利用する可能性があります。
ダウンロード：https://zoom.us/download
●Microsoft アカウント
・当日はMicrosoft社が提供するAzure Notebook を用いてプログラミング演習を行いますので、Microsoftアカウントが必要です。
●Googleアカウント
・当日はGoogle社が提供するGoogleアカウントを利用して情報のやり取りをする予定です。

■事前課題：

参加者にはAidemyの有料講座を特別に無料で提供されるクーポンコードを発行しますので、そのクーポンを用いて事前に課題に取り組んでいただきます。
（事前課題提出期限：11月25日（水）午後３時）

■実施協力：

株式会社アイデミー

	代表取締役CEO 石川 聡彦（いしかわ あきひこ） 東京大学工学部卒。研究・実務でデータ解析に従事した経験を活かし、Aidemyの企画・開発を主導。早稲田大学リーディング理工学博士プログラムでは、AIプログラミング実践の講師も担当。著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（2018年/KADOKAWA）など。

■講 師：

	伊藤 諒 東京大学大学院工学系研究科修了。修士（工学）。自然言語処理を用いた金融市場における非定量データの解析に従事。これまでに、Webアプリにおける自動記事推薦システムの構築や、類似画像検索システムの実装、大規模なソーシャルネットワークの解析システムの実装などを行う。論文誌JMF ・国際会議AFBCなどに採択される。

■コーディネーター教員：

朝日 透（早稲田大学理工学術院 教授／WASEDA-EDGE人材育成プログラム 副実行委員長）