講義概要
第三次人工知能ブームと呼ばれ、AI人気に湧いている昨今、ロボットや自動車の自動運転に代表されるように、人工知能の実用化が急速に進んでいます。本講義では、人工知能(AI)技術を導入するためのアプローチを、人工知能の基礎の基礎に立ち返りながら、パターン認識及び昨今のディープラーニングの話題について解説します。
講師
- 所属
- 立命館大学
- 講師名
- 谷口 忠大
2017年4月より立命館大学情報理工学部教授。2015年9月から2016年9月までイギリスのImperial College London客員教授。京都大学工学研究科博士課程修了。記号創発システム論を提案し、記号創発ロボティクスを始めとする、人工知能、機械学習に関わる研究に従事。
講義内容
- 人工知能の背景と現在( ①人工知能とは何か？ ②研究事例紹介 ③第三次人工知能ブーム)
- 確率とベイズ理論の基礎( ①環境の不確実性 ②確率の基礎 ③ベイズの定理)
- 機械学習の基礎( ①機械学習の基礎 ②クラスタリング ③パターン認識 ④ナイーブベイズフィルタ)
- ニューラルネットワークの基礎（ ①ディープラーニングブーム ②ニューラルネットワークとは何か？ ）
- ディープラーニングのトレンド( ①ディープラーニングと画像認識 ②ディープラーニングの発展) 6. 質疑応答
受講要件
- 【受講要件】
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基礎的な（高校卒業程度の）確率，線形代数，微積分に関する知識がることが望ましいです。
- 【事前学習のポイント】
- 拙著『イラストで学ぶ 人工知能概論』(講談社)に一部沿って講義をしますので、事前に一読していただくと、当日の講義内容の理解がより深まると思います。
教科書
講義２週間前に電子ファイル送付（事前学習を推奨）講義に関連する解説記事・参考文献・図書等
『イラストで学ぶ 人工知能概論』・『記号創発ロボティクス 知能のメカニズム入門』(講談社) 『コミュニケーションするロボットは創れるか』(エヌティティ出版) 以上、谷口忠大著。