新着情報［情報工学部］AI技術はどのように成り立つ？「ニューラルネットワークの理論と実装」を開催
トピックス
2022.10.17
情報工学部 課外講座 を開催しました
情報工学部では、数理・データサイエンス・AI教育推進の取り組みとして、各学科それぞれの専門領域を超えてデザインする力を習得することを目指し、4学科横断的に学ぶ実践の場を構築しています。
その一環として9月16日、20日、22日の３日間、B棟パソコン演習室において「ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の理論と実装」と題したワークショップを開催し、23名の学生が参加しました。情報工学科 山澤教授が講師を務め、3日間で合計12コマの講座を通して、人工知能に関する知識を深め、実際にニューラルネットワークを動かして理解することを、参加学生に体感してもらいました。
その一環として9月16日、20日、22日の３日間、B棟パソコン演習室において「ニューラルネットワーク（ディープラーニング）の理論と実装」と題したワークショップを開催し、23名の学生が参加しました。情報工学科 山澤教授が講師を務め、3日間で合計12コマの講座を通して、人工知能に関する知識を深め、実際にニューラルネットワークを動かして理解することを、参加学生に体感してもらいました。
冒頭、前田情報工学部長よりワークショップ開催に際して、“SNS・EC・IoTなど、現代は大量のデータが収集されていて、新しいビジネスやシステムの改善に活かされている。それを支える技術の一つが人工知能であり、今後の就職や研究、大学院進学にもきっと役立つので、3日間頑張ってほしい。” との挨拶がありました。その後、次の流れで講座が行われました。
- 1日目：Python入門、パーセプトロン、ニューラルネットワーク
- 2日目：ニューラルネットワークの学習
- 3日目：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、ディープラーニング
受講者の声より
- 近年のAI技術がどのようにして成り立っているのか、学校で学んだ知識が活かせるのかを、今回充分知ることができた。
- 自身では調べても分かりにくいものも解説を聞きながら実際にサンプルコードを動かすことができたので、一人で学習するより理解できた。
- 現在所属している研究室で行っている研究に活かせる知識を得ることが出来た。
- ディープラーニングの基礎学習と、どのように応用が利くのかを学べ、今後の個人の研究や考え方のもとになる知識を得ることができた。