IT人材ラボ

注目の特集・連載

AIの基礎を解説するオンライン学習資料「KIKAGAKU」を無料公開―キカガク

  • ブックマーク
  • LINEで送る
  • このエントリーをはてなブックマークに追加
2020/04/03 18:23

 AI領域を含めた先端技術に関する教育事業を展開するキカガクは、AIの数学、プログラミング、ビジネス活用方法などについて解説するオンライン学習資料「KIKAGAKU」を4月2日より無料公開した。

 「KIKAGAKU」は誰しもが挫折せず、最短距離で最先端の知識を身に付けることを1つの目標としている。そのため、KIKAGAKU内の学習コンテンツは厳密性よりわかりやすさ、言葉よりイメージで理解すること重視。学ぶ道筋・知識を体系化することにより、遠回りすることなく学習を進められるようにした。また、理論のみではなく、コーディングを通して学びを進めることによって、実際に使える技術の習得を目指すことが可能だという。

 初回リリースでは、ディープラーニングの基礎から画像認識、自然言語処理の基礎について学ぶことができるコンテンツを公開。AI、ディープラーニングの基礎を理解し、実装する力を身に付けられる。

 KIKAGAKUのコンテンツは大きく2つのパートに分かれる。数学を通して理論を理解するパートと、学んだ理論をTensorFlowやPyTorchなどのディープラーニングフレームワークを用いて実装を行うパートだ。理論パートで仕組みを理解し、実装パートで使える技術の習得を目指す構成となっている。

 プログラミングの実行環境にはGoogle Colaboratoryを利用することを想定。手元のコンピュータで環境構築を行う必要がなく、初学者でも手軽に学習を始められる。

 2020年4月2日の公開時点では、次のコンテンツを閲覧できる。

  1. はじめに
  2. データサイエンスの基礎
    • データ活用の基礎
    • 人工知能、機械学習、ディープラーニングの違い
  3. 機械学習の基礎
    • 教師あり学習(回帰&分類)の基礎的なアルゴリズム
    • ハイパーパラメータの調整方法
    • 教師なし学習の基礎的なアルゴリズム
  4. ディープラーニングの基礎
    • ニューラルネットワークの数学(順伝播と逆伝播)
    • ニューラルネットワークの実装(TensorFlow & PyTorch)
  5. 画像認識の基礎
    • 畳み込みニューラルネットワークの数学
    • 画像分類
    • ファインチューニングとデータオーグメンテーション
  6. 自然言語処理の基礎
    • 形態素解析
    • 自然言語の特徴量変換
    • テキスト分類

 なお、2020年夏に第2回リリースを予定。画像認識・自然言語処理の応用的な内容のコンテンツを企画している。

  • ブックマーク
  • LINEで送る
  • このエントリーをはてなブックマークに追加
IT人材ラボ
2020/04/03 18:23 /article/detail/2143
All contents copyright © 2017-2020 Shoeisha Co., Ltd. All rights reserved. ver.1.0