当レッスンの６つの特徴

当レッスンでは、お子様を汎用人工知能研究者に育てることを目標にしています。

汎用人工知能の研究者は，人間が実行できる知的タスクを理解または学習する能力をコンピュータ上で実現することによって、人間の知性を理解しようする研究者であります。

当レッスンでは、お子様を汎用人工知能研究者に育てるために、定期的に現在の特定の問題解決用の人工知能の理論のレッスンを行っています。

人工知能はコンピュータ上に思考機械を構築することを目的とした学問です。

現在の人工知能研究の主流は、画像認識・車の自動運転・自動翻訳などの解決に特化しました。

現在の人工知能といわれる機械学習・深層学習・強化学習等の理論は、「確率・統計、線形代数、関数解析、最適化理論」で記述されているので、それらを理解することを目標に、数学を学習していきます。

グーグルコラボは、機械学習の教育・研究を目的として、パイソンをブラウザ上で実行できるジュピターノートブックをクラウド上で提供するグーグルのウェブサービスです。
グーグルアカウントだけで無料で使えます。

ジュピターノートブックは、ブラウザ上で、プログラムを実行し、その結果を記録し、説明・解説などの記述を追加するためのウェブアプリケーションです。
データ分析や研究、教育などで広く用いられています。

当レッスンのテキストは、このグーグルコラボで作成されています。

パイソンは、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て、機械学習や深層学習の分野で多くの支持を得ています。

ゲオゲブラ(GeoGebra)は、小学校から大学レベルまでの科学、技術、工学、数学を学習および教育するために、幾何・代数・統計・解析をグラフやスプレッドシートを介して結合する、動的数学ソフトウェアです。

当レッスンでは、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、プログラミング言語のパイソンが自然に身につくようにし、更に、ゲオゲブラを図形・関数・統計の単元を中心に使用して、解り易い解説を行っています。

人工知能の理論の中核をなす機械学習のアルゴリズムを解説し、パイソンのプログラムで実現します。

回帰分析・分類・クラスタリング・ベイズ推定・強化学習、及び深層強化学習を解説し、パイソンによる実装を行い、その動作を確認し、理解を深めます。

深層学習(Deep Learning)は、多層の人工ニューラルネットワークを効率よく学習させるために開発されたアルゴリズムである「誤差逆伝搬(バックプロパゲーション)」の理解が必須であるが、この誤差逆伝搬の数学的な理論を解説し、そのアルゴリズムを理解する。

そして、パイソンによるフルスクラッチの実装を行い、その動作を確認する。

さらに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の解説を行い、パイソンによるフルスクラッチの実装を行い、その動作を確認する。

そして、MNISTデータセットの手書き文字を分類するために、トレーニングを行い、認識精度を確認する。