当レッスンの６つの特徴

人工知能研究者になるために、人工知能研究で世界を牽引するスタンフォード人工知能研究所があるスタンフォード大学のコンピュータサイエンス専攻の入学することが非常に重要です。

スタンフォード大学への進学では、下記の項目が要求されます。
・GPA requirements
・Testing requirements, including SAT and ACT requirements
・Application requirements

Application Requirementsでは、「Essay or Personal Statement」が必須です。
当レッスンで学習したAIの理論と実装に関する研究成果をEssayとしてまとめます。

GPA 3.95以上、SAT 1480点以上あるいはACT 33点以上必要ですが、当レッスンでは、GPA・SAT or ACTで高成績を取れるように指導します。

TOEFL 100点以上 or IELTS 7.0以上必要です。

コンピュータサイエンス専攻では、AP(Advanced Placement)のMath & Computer Scienceが必須で、
AP Calculus BC
AP Computer Science A
AP Statistics
において、評価５で取得することが必要です。

当レッスンでは、AP Math & Computer Scienceのレッスンを行っており、評価５が取れるように指導します。

Stanford大学のコンピュータサイエンス専攻に入学を目指すには,AP Math & Computer Scienceが必須で、
AP Calculus BC
AP Computer Science A
AP Statistics
において、評価５で取得することが必要です。

当レッスンでは、AP Math & Computer Scienceのレッスンを行っており、評価５が取れるように指導します。

AP Calculus BC のレッスンでは、下記のテキストを使用しています。

Calculus: Early Transcendentals 9th Edition by James Stewart (Author), Daniel K. Clegg (Author), Saleem Watson (Author)

AP Statistics のレッスンでは、下記のテキストを使用しています。

The Practice of Statistics Sixth Edition by Daren S. Starnes (Author), Josh Tabor (Author)

AP Computer Science A のレッスンでは、下記のテキストを使用しています。

Princeton Review AP Computer Science A Prep, 2023

APのComputer Science A で使用されるプログラミング言語は、Javaです。 なので、Java言語のレッスンを行います。

当レッスンでは、Pythonを中心にプログラミングを教えていますので、Javaの理解もスムーズに移行することができます。
Javaの統合開発環境(IDE)として、Eclipseを使用しています。

Stanford大学のコンピュータサイエンス専攻の入学することを目指すためには、AIの理論と実装の両方を高いレベルで習得する必要があります。

AIの理論と実装には、様々な分野がありますが、特にニューラルネットワーク、トランスフォーマー、生成AIが重要と考えています。

ニューラルネットワークとトランスフォーマーは、現代のAIの基礎となる数学的なモデルです。これらのモデルを理解するためには、単に既存のプログラムコードを使うだけではなく、ゼロからそれらのプログラムを作成することが重要です。これにより、ニューラルネットワークとトランスフォーマーの仕組みや特徴を深く理解できます。

生成AIは、ニューラルネットワークとトランスフォーマーを応用したAIの一種で,代表的な例として、chatGPTがあります。

生成AIの実装において、PyTorchというフレームワークを使います。
PyTorchは、ニューラルネットワークやトランスフォーマーを簡単に扱えるように設計されたフレームワークです。
PyTorchを使うことで、生成AIの実装を効率的に行うことができます。

これらのAIの理論と実装に関する研究成果をApplication RequirementsのEssayとしてまとめます。
Essayでは、どのようにAIの理論と実装を学んだか、どのような成果を得たか、どのような将来の展望があるかなどを詳しく説明します。
エッセイによって、Stanford大学でAIの研究を行うことへの強い意志や能力を示すことができます。

当レッスンでは、小学生から高校生まで、幅広い年齢の生徒様に対して、Stanford大学のコンピュータサイエンス専攻の入学を目指したレッスンを行っています。

どの年齢からでもレッスンを受けることができ、その年齢から５月のAPの試験に間に合うように、最適な先取り学習のスケジュールを作成し、 そのスケジュールに沿ったレッスンを行います。

スケジュールの進度は、週に何回レッスンを受けるかによって調整します。

中学や高校からレッスンを始めた場合は、一週間のレッスンの回数を増やして、スケジュールを熟します。

レッスンスケジュールの大まかな流れとしましては、小学５年生(Grade 5)の間に、中学数学を修了します。

中学１年生(Grade 7)の間に、高校数学を修了します。

高校１年生(Grade 10)の間に、AP Calculus BCとAP StatistisとAP Computer Sience Aで、評価５を取得します。

評価５を確実に獲得するために、複数回の受験を予定しています。

高校３年生(Grade 12)の９月までに、AIの理論の習得とパイソンによる実装に関する研究を行い、その成果をApplication RequirementsのEssayとしてまとめる。
但し、学校が９月入学(インターナショナルスクール等)の生徒様は、Grade 11の５月のAPの試験が、学校が４月入学(日本のIB一条校を含む学校)の生徒様は、高校３年生の５月のAPの試験が、ラストになります。

パイソン(Python)は、1991年にオランダ人のグイド・ヴァン・ロッサム(Guido van Rossum)によって開発されたプログラミング言語です。

Pythonは、コードが読みやすく、簡潔にプログラムが書け、開発に役立つプログラムをまとめた「ライブラリ」が豊富に用意されています。

特に、Pythonは機械学習や深層学習の分野で多くの支持を得ていますが、それは、統計処理・数値計算・データ解析・機械学習や深層学習（ディープラーニング）で使えるライブラリが豊富に用意されていることが挙げられます。

Application RequirementsのEssayのためのAIの理論と実装の研究において使用するプログラム言語は、パイソンです。

AIの理論と実装の両方の核となるニューラルネットワークとトランスフォーマー理解するためには、単に既存のプログラムコードを使うだけではなく、ゼロからそれらのプログラムを作成することが重要です。

この時に使用する言語がパイソンです。
これにより、ニューラルネットワークとトランスフォーマーの仕組みや特徴を深く理解できます。

生成AIは、ニューラルネットワークとトランスフォーマーを応用したAIの一種で,代表的な例として、ChatGPTがあります。

生成AIの実装において、PyTorchというフレームワークを使います。

PyTorchを使うことで、生成AIの実装を効率的に行うことができます。

当レッスンでは、数学をより深く理解するために、数学の問題をパイソンのプログラムで解きます。テキストで使用するグーグルコラボのコードセルの記述と実行を通じて、パイソンが自然に身につくようにしています。

グーグルコラボとは、ブラウザからパイソンを記述、実行できるサービスです。グーグルが機械学習の教育や研究用に提供しています。
グーグルアカウントだけで無料で使えます。

当レッスンのテキストは、グーグルコラボで独自に作成しています。

グーグルコラボでは、「テキストセル」と「コードセル」があります。
テキストの内容は、テキストセルに記述されています。
コードセルには、パイソンのプログラムを記述し、実行することができます。

数学の問題をパイソンのプログラムで解くことにより、数学の理解を深めるとともに、プログラミング力が自然に身につくようにしています。

カーンアカデミーとは、無料でオンラインで学べる教育サービスです。数学や科学やプログラミングなど、さまざまな分野のコースやレッスンや練習問題が用意されています。カーンアカデミーは、非営利の団体として、世界中の人々に高品質な教育を提供することを目指しています。

カーンアカデミーを、英語の問題を英語で解答する練習として使用しています。

当レッスンでは、生徒様に、生成AIを使用することを推奨しています。ChatGPTとBing chatとBardを比較しながら活用してもらっています。 また、DALL·EやStable Diffusionも使っています。

当レッスンでは、ChatGPTなどに与える命令文「プロンプト」の扱い方をレッスンし、学習時の疑問を生成AIに問い合わせられるようにし、生成AIの特性を把握して生成AIとの対話能力を高めていただいています。