AI Tech Academy
このコースを修了すると、深層学習の基礎知識を持ち、PythonやPyTorchを使ってモデルを構築できるスキルが身につきます。
これにより、様々な業界でAI技術を活用したプロジェクトに貢献できるようになります。
例えば、製造業では異常検知や品質管理、サービス業では顧客の行動予測やレコメンデーションエンジンの開発に役立ちます。
また、これからAI分野でのキャリアを進めるための確かな基盤を築くことができます。
人工知能（AI）の基本的な概念や、その歴史、AIがどのようにして現在の技術トレンドになったのかを学びます。
機械学習の基礎的なアルゴリズムとその仕組みを理解します。
分類や回帰、クラスタリングなどの基本的な機械学習タスクについて学びます。
Pythonの基本的な使い方、データ処理や数値計算の方法、プログラミングの基礎スキルを習得します。
Pythonを使って、より高度なデータ処理やライブラリ（NumPyやPandasなど）を活用したプログラミングに挑戦します。
ニューラルネットワークの基礎概念を学び、人工ニューロンや層（レイヤー）の構成を理解します。
簡単なモデルを構築します。
ニューラルネットワークのトレーニング方法や、誤差逆伝播法を理解し、モデルの性能を向上させる方法を学びます。
深層学習フレームワークPyTorchの基本的な使い方を学び、簡単なモデルの実装に取り組みます。
より高度なPyTorchの活用方法を学び、モデルのチューニングやデータセットの扱い方を学びます。
コース全体を通して学んだことを発表し、他の参加者と知識を共有します。
このコースを通じて、画像認識技術や画像生成技術を活用したアプリケーションを開発できるスキルが身につきます。
これにより、以下のような多様な分野で貢献できるようになります。
CTやMRI画像を自動分析し、早期発見の精度を向上させるAIシステムの開発。
製品の検査や異常検知に画像認識を用いて、品質管理を自動化し、生産性を向上させる。
画像生成技術を活用して新しいアート作品やデジタルコンテンツを自動生成する。
こうした技術は、イノベーションや効率化を促進し、企業の競争力を強化する重要な役割を果たします。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基礎と、ResNetのような高度なネットワークアーキテクチャについて学びます。
CNNを使って実際に画像認識モデルを構築し、簡単な画像分類タスクに取り組みます。
画像内の特定のオブジェクトを認識するための技術（セグメンテーション）について学びます。
より複雑な画像認識タスクに挑戦し、セグメンテーションや物体認識の技術を応用します。
Generative Adversarial Networks（GAN）の仕組みを理解し、画像生成の基礎技術を学びます。
GANを使って画像生成モデルを構築し、実際に新しい画像を生成します。
画像生成の新しい技術である拡散モデルについて学び、これを使った画像生成の方法を理解します。
拡散モデルを活用して、より複雑で高品質な画像生成を行います。
各自のプロジェクトを発表し、他の参加者と成果を共有します。
自然言語処理（NLP）の技術を使って、テキストデータから情報を抽出したり、機械翻訳を行ったりするスキルを習得します。
これにより、次のような分野で活躍が期待されます。
チャットボットや自動応答システムを活用し、顧客対応を効率化する。
機械翻訳を通じて、異なる言語間でのコミュニケーションを円滑にし、国際的なビジネス展開をサポート。
顧客のレビューやソーシャルメディアの投稿を分析し、トレンドや消費者の感情を把握してマーケティング戦略に反映させる。
これらのスキルは、テクノロジーを活用して企業の課題を解決し、効率性や顧客体験の向上を目指す多くのビジネスシーンで役立ちます。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）の基礎を学び、感情分析に応用します。
実際にRNNを使って、感情分析のモデルを構築し、テキストデータを分類します。
LSTM（Long Short-Term Memory）の仕組みを学び、これを使った機械翻訳に挑戦します。
LSTMを使って実際に機械翻訳モデルを構築し、翻訳タスクに取り組みます。
Transformerと呼ばれる最新技術を学び、機械翻訳や言語処理におけるアテンションメカニズムを理解します。
Transformerを活用した機械翻訳モデルの実装に挑戦し、その性能を試します。
言語モデルの基礎と、BERTなどのサブワード技術を学び、より高度な自然言語処理の方法を理解します。
高度な自然言語処理モデルを使って、複雑な翻訳タスクや言語処理タスクに挑戦します。
学んだ技術を応用して成果を発表し、他の参加者と経験を共有します。
どのコースも、初学者にとってわかりやすく、実践的なスキルを習得することを目指して構成されています。