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総受講生数25,000人以上に、AIなどの先端技術に関する教育を展開してきた株式会社キカガクが、 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」を無料公開しました。
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事を1つの目標とし、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して設計されています。
また、 学ぶ道筋・知識を体系化することにで、遠回りすることなく、 学習を進めることができるといいます。
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が公開されています。
KIKAGAKU のコンテンツは大きく以下の2つに分かれています。
- 数学を通して理論を理解するパート
- 学んだ理論をTensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを用いて実装を行うパート
理論パートでは仕組みを理解し、 実装パートで使える技術を習得できるような仕組みが目指されています。また、プログラミングの実行環境は Google Colaboratory を利用することを想定していて、 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る事ができるといいます。
実際に学べるコンテンツは以下です。
学べるコンテンツ
- はじめに
- 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 - 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 - 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） - 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 - 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
また、同社によると、第2回のリリースは2020年夏を予定しているとしていて、 画像認識・自然言語処理の応用的な内容のコンテンツが企画しているとしています。
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