AI研究科学者を目指すための機械学習・深層学習・強化学習の基礎と応用
AI研究科学者を目指すための、機械学習、深層学習、強化学習の基礎から応用までを網羅し、最先端のAIアルゴリズム開発と研究推進に必要な実践的スキルを習得します。
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AI研究の基礎と実験デザイン
Unit 1: AI研究の世界へようこそ
AI研究とは?
研究テーマを見つけよう
Unit 2: 文献調査と課題特定
文献調査の基本
論文を読み解く
研究のギャップ発見
Unit 3: 仮説構築と実験設計
仮説を立ててみよう
実験計画の立て方
データと評価指標
モデルの実装、評価、および研究成果の伝達
Unit 1: AIモデルの実装と適応
フレームワーク入門
データ準備の秘訣
モデル構築の基礎
最先端モデルを使いこなす
Unit 2: 実験結果の分析と解釈
評価指標の選び方
結果を深く読み解く
改善点を見つける
Unit 3: 研究成果の伝達
論文執筆のコツ
発表で魅せる