ゼミナール概要
ゼミナール形態
- 細野ゼミナールと関ゼミナールは合同で行います
- 「輪講」という方法を用いて、Pythonや人工知能、機械学習の基礎について学びます
- ゼミナールで得た知識の確認のために、最終課題としてこちらが用意したテーマの中から1つ取り組んでもらいます
輪講
Data Science 輪講
- Pythonの基礎として、関数、クラス、Numpy、Pandas、MatPlotlibなどを学習
- データサイエンスの基礎や教師あり学習、教師なし学習について学習および実装
- 次元削減手法やクラスタリング手法なども用いて、統計的な表形式データの解析や可視化が可能になることを目指す
Deep Learning 輪講
- 機械学習に使われる数学、機械学習入門として分類問題を解くニューラルネットワークの学習および実装
- 畳み込み層を伴うConvolutional Neural Network（CNN）の学習および実装
- Explainable AI（XAI：説明可能なAI）の実装を通じて、Human-centric AIの重要性を体験
- NNやCNNの分類モデルに対して、Explainable AI（XAI：説明可能なAI）を実装し、AIの判断根拠の可視化が可能になることを目指す
Generative AI 輪講
- 近年急速な発展を遂げているGenerative AI（生成AI）の基礎となる手法を学習および実装
- Variational Autoencoder（VAE）
- Generative Adversarial Networks（GAN）
- Diffusion Probabilistic Models（DPM）
- Large Language Model（LLM）
- Generative AIを正しく理解し、活用する力の習得
- AI（ネットやChat GPT等含む）の情報を鵜呑みにせず、自身での情報取捨選別能力の取得を目指す
- The fool collects facts, the wise man selects them.
輪講の進め方
- ゼミ生一人ひとりに担当の先輩を決めるので、困りごとはなんでもその先輩を頼ることができます
- 下記の内容は2024年度時のゼミナール紹介の内容です
