講座紹介

今回は、初回として人工知能（AI）技術が社会でどのように活用されているのか、機械学習技術の概要およびAI技術を利用する上での問題点等について講義形式で開講します。

人工知能（AI）分野において広く使われているプログラミング言語「Python（パイソン）」について、4回に分けて学んでいきます。第1回は、Google社Colaboratoryを使い、簡単な計算やグラフの書き方などを演習形式で学びます。

今回は、第2回目では各種ライブラリを用いて、データ処理について学びます。データファイル（CSV形式）の読み込み、第1回目の復習として読み込んだデータの可視化や統計値の計算などを行います。第1回に引き続き、Google社のColaboratoryを使ったプログラミングの演習を中心に行います。

今回は、人工知能の中のひとつの分野である機械学習における「教師あり学習」について説明し、「回帰」についてハンズオン形式で学ぶことを目的とします。

今回は、人工知能の中のひとつの分野である機械学習における「教師なし学習」について説明し、「クラスタリング」についてハンズオン形式で学ぶことを目的とします。

今回は、「データを読む解き、理解する」ことをテーマに、確率・統計学の基礎について、講義形式で開講する。特に、「平均」などの代表値やデータのばらつきを表す「分散・標準偏差」について、具体例を通して学ぶ。

本講義では前回に引き続き、確率・統計学の基礎について、講義形式で開講する。特に、２つの変量の関係を調べ、「相関係数」について、具体例を通して学ぶ。

人工知能の中のひとつの分野である「深層学習」について説明し、ノーコードツールである
（１）グーグル社「Teachable Machine」（https://teachablemachine.withgoogle.com/）
（２）ソニー社「Neural Network Consle」（https://dl.sony.com/）
を用いて深層学習を用いた演習を行う。それらを通して「深層学習」について体験的に学ぶことを目的とします。
もしご自分で演習環境の準備が可能な場合，オンラインでの参加も可能です。なお，本講座の一部内容は2023年8月9日に本校にて実施の「夏休みAI体験講座」と同じものです。

プログラミング言語の一つである「Python」を用いて人工知能の中のひとつの分野である「深層学習」に関する演習を行います。それらを通して「深層学習」について体験的に学ぶことを目的とします。深層学習におけるConvolutional Neural Network (CNN) を用いた画像分類を行う予定です。

生成系AIの中でも流行の「ChatGPT」を利用した演習を行います。特に，ChatGPTの問題としてあげられる「ハルシネーション」というものに気をつけながら，効率的な「プロンプト」について演習を通して学ぶことを目指します。

生成系AIの中でも「テキスト」から「画像」を生成する「画像生成」について扱います。講義形式で「画像生成」のサービスやそれらの動作原理などを紹介します。

「生成AI入門(1)(2)」の復習および最近の生成AIのトピックについて対面の講義形式で学びます。各自で端末を操作し、生成AIを用いて出来る事を確認する演習を行う予定です。※「生成AI(1)(2)」に参加していなくても受講は可能です。