人工知能時代で最も必要とされる人材とは、人工知能研究者(AI Researcher)です。
人工知能研究者とは、人工知能の理論を極め、高度な次世代の汎用人工知能(Artificial General Intelligence,AGI)の研究・開発に従事する研究者です。
当レッスンは、お子様を人工知能時代で最も必要とされる人工知能研究者に育てていきます。
そのために、当レッスンでは、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への入学を目指します。
[注1]:グーグルコラボノートブック(Google Colaboratory notebook)は、Jupyter Notebook 環境を提供するグーグルのウェブサービスです。
Jupyter Notebookは、人工知能やデータ分析の研究・教育などで広く使われているウェブアプリケーションです。
[注2]:パイソン(Python)は、プログラミング言語の一種で、人工知能の開発に広く使われている。
[注3]:ゲオゲブラ(GeoGebra)は、数学や科学を学習するために1億人以上が使っている動的な数学アプリです。
[注4]:既存のプログラムコードを一切使わずにゼロからプログラムを作ることです。
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に入学することが非常に重要です。
当レッスンでは、スタンフォード大学のコンピュータサイエンス専攻への入学を目指します。
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、評価5で取得することが必要です。
当レッスンでは、Barron'sの
AP Calculus Premium
AP Statistics Premium
AP Computer Science A
AP Computer Science Principles Premium
をテキストとして使用しています。
当レッスンでは、AP(Advanced Placement)のMath & Computer Scienceにおいて、評価5が取れるように指導します。
スタンフォード大学のコンピュータサイエンス専攻に入学するためには、AP(Advanced Placement))のMath & Computer Scienceで評価5で取得することが必須です。
そのためには、高度な数学力を要求されます。
なので、国公立大学医学部に合格できるレベルの数学の基礎力が必要です。
よって、国公立大学医学部への合格者を出している高校への進学を目指します。
スタンフォード大学のコンピュータサイエンス専攻に入学するためには、AP(Advanced Placement))のMath & Computer Scienceで評価5で取得することが必須です。
そのためには、高度な数学力を要求されます。
なので、国公立大学医学部に合格できるレベルの数学の基礎力が必要です。
よって、国公立大学医学部への合格者を出している中高一貫校への進学を目指します。
小学生低学年の生徒さんは、初めの間は、パソコンが全く操作できないと思われますが、保護者さまがパソコンの電源を入れて、あるアプリを起動するだけで、授業を始めることができます。
授業中は、保護者さまのお手をお借りすることはありません。
生徒さんのパソコンは、2台のビデオカメラが付いた、テレビ電話として使用するだけです。
1台目のカメラ(パソコン内蔵カメラ)は、生徒さんの表情を捉えるのに使います。
2台目のカメラ(当レッスンから無償で提供するWebカメラ)は、生徒さんの手元を映す書画カメラとして使います。
当レッスンでは、小学校で学習する教科書を中心にした先取り学習をしていきます。
また、難関中学受験のためにも、思考力を鍛えるために、思考力パズルも取り入れています。
レッスンと並行して、毎日の宿題のプリントを解いていただきます。
この毎日の宿題により、基礎力と計算力を培い、自学自習の習慣を付けていただきます。
先取り授業を中心に行いながら、理解の進度に合わせて、小学3年生の3学期末までには、小学6年間の算数を修了し、中学数学に取り掛かっていただきます。
小学生高学年の生徒さんは、初めの間は、パソコン操作とブラインドタッチによるキーボード入力を習得していただきます。
そして、当レッスンの特徴であるグーグルコラボノートブックを使ったパイソンのプログラミングとゲオゲブラを使いこなして、数学を学習していただきます。
当レッスンでは、学校で学習する教科書を中心にした先取り学習をしていきます。
レッスンと並行して、毎日の宿題のプリントを解いていただきます。
この毎日の宿題により、基礎力と計算力を培い、自学自習の習慣を付けていただきます。
先取り授業を中心に行いながら、理解の進度に合わせて、小学5年生の3学期末までには、中学3年間の数学を修了し、高校数学に取り掛かっていただきます。
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。
コンピュータで動作する人工知能を作るために、プログラミング言語のパイソンでプログラミングを学習します。
スタンフォード大学のコンピュータサイエンス専攻への入学を目指すために、国公立大学医学部への合格者を出している超難関校・難関校とされる中高一貫校への進学を目指します。
中学数学を修得していると、難問と言われる文章問題の多くは、連立多元一次方程式で解ける問題なので、それを駆使して、問題を理解し解きますが、それとともに、方程式を使わずに、いかに短時間で解を求めるかのレッスンも併せて行います。
図形の問題に関しては、高校数学Aの「図形の性質」に含まれる内容の問題が出題されるので、高校数学Aの「図形の性質」を理解するためのレッスンを行います。
天才や神童があまた受験する超難関校に対しても、普通のお子様が、圧倒的に高度な数学の習得によって、受験算数を高得点で突破することができます。
本コースでは、受験算数に特化した高度な数学の指導を行い、超難関校・難関校の過去3年間の問題で90点以上の得点が取得できるように、徹底したレッスンを行います。
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。
コンピュータで動作する人工知能を作るために、プログラミング言語のパイソンでプログラミングを学習します。
インターナショナルスクールの教育方針によって、日本の小学校と比較して、算数の学習進度が遅いことや、算数の問題を解く力に不安を感じておられる保護者様に対して、その不安を解消し、アメリカの大学受験に必須のGPAとSATとACTや、国際バカロレアの修了資格取得(IBディプロマ・プログラム)のためにも、数学の基礎となる算数を、小学年齢の期間に、しっかりと習得していただくことを目的とした、日本語あるいは英語によるレッスンを行います。
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を目指すのに必須のAP(Advanced Placement)のMath & Computer Scienceで、評価5で取得するためにも、数学の基礎となる算数を、小学年齢の期間にしっかりと習得していただくことが重要です。
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。
コンピュータで動作する人工知能を作るために、プログラミング言語のパイソンでプログラミングを学習します。
先取り授業を中心に行いながら、理解の進度に合わせて、中学3年の3学期末までに、中学1年・2年・3年の数学と、高校の数学1・数学A・数学2・数学B・数学3を修了します。
そして、高校数学の基礎固めとして、大学受験のための数学に取り組みます。
その後、大学の数学の「微分積分」と「線形代数」と「統計学」に取り掛かっていただきます。
大学の数学を学習することによって、数学をより深く理解することができ、高校生コースで学習するAP(Advanced Placement)のMath & Computer Scienceの基礎になります。
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。
コンピュータで動作する人工知能を作るために、プログラミング言語のパイソンでプログラミングを学習します。
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への入学を目指します。
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 AB
AP Calculus BC
AP Computer Science A
AP Computer Science Principles
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(Advanced Placement)のMathの
AP Calculus AB
AP Calculus BC
AP Statistics
に関して、大学の数学の「微分積分」と「線形代数」と「統計学」を基礎にして、これらに対して評価5を取得するように指導します。
また、AP(Advanced Placement)のComputer Scienceの
AP Computer Science A
AP Computer Science Principles
のために、プログラム言語Javaの徹底レッスンを行い、これらに対して評価5を取得するように指導します。
当レッスンでは、Pythonを中心にプログラミングを教えてきましたので、Javaの理解もスムーズに移行することができます。
さらに、深層学習(Deep Learning)のプログラムをフルスクラッチで構築します。
そして、人工知能の理論をパイソンのプログラムで実現します。
ご自宅のパソコンで、どのような手順でオンラインレッスンをするのかを無料で体験することが出来ます。
体験授業を受けると必ず申し込みしなければならないということはありません。
お気軽に安心して体験レッスンをお受けください。
ご希望の体験レッスンの日時の確認をさせて頂きます。
ご自宅のインターネット環境とパソコンの状態を確認させて頂きます。
インターネットに繋がるパソコンをお持ちでない場合、どこでもインターネットに繋がるWiMAXとパソコンをお貸ししますので、ご相談ください。
体験当日、時間になりましたら講師よりお電話をさせて頂きます。
体験授業は保護者様も一緒に聞いて頂けます。
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