【受講料無料！全2日間】人工知能講座（Python学習）基礎コース受講者募集!【1月土曜開催】

2020/01/18(土)10:00 〜 2020/01/25(土)17:00 開催

ブックマーク

#プログラミング, #Python, #機械学習, #IoT, #人工知能

参加枠	申込形式	参加費	参加者
前編1月18日（土）10:00～16:50＋後編1月25日（土）10:00～16:50	先着順	無料	2人／定員15人

イベント内容

イベント概要

プログラミング経験者の方を対象にPythonの基礎を指導いたします。変数と式、演算子といった基本事項から、流行りの人工知能である簡単なパターン認識まで、演習を交えながら丁寧に講義を進めます。

就業中の方でも参加しやすい土曜日開催、前編後編の合計2日間に渡り短期集中型カリキュラムとして実施いたします。プログラムを一から作るのではなく、細部を確認しながら処理のフローや構造を主に考えます。これによって、学習過程を視覚的に理解することができます。

　既に修得されている言語と対比しながら進めていくことで、短時間でPythonを修得することが容易となります。

詳細はこちらをご覧ください。

　　　　　　　　　　　　　　無料プログラミングスクール「AIP College｜アイピーカレッジ」

　　　　　　　　　　　　　　　　人工知能講座基礎コース（経験者向け）詳細ページ

開催予定

前編 2020年1月18日（土）10:00～16:50
後編 2020年1月25日（土）10:00～16:50

コース内容詳細

人工知能講座基礎コース前編

前編では、Pythonの基本文法、繰り返し制御文、コレクションおよび関数関係を講義します。Pythonは、Javaなどの言語とは大きく書式が異なるとともに独特な関数なども多く存在します。にC⾔語のポインタに相当する使い⽅や関数オブジェクトなどを説明します。最後に簡単な演習を実施します。

ここがポイント

　履修時間が短期集中型となっているため、Python特有の書式や重要な項目に焦点をあてて、分かり易く簡単に説明します。半面、物足りなさを感じないように、身近な問題を取り上げて演習し、Pythonの理解度を深めて自信をつけていただきます。

人工知能講座基礎コース後編

まず、オブジェクト指向プログラムの中枢をなす基本クラス、⽂字列クラス、ファイルの⼊出⼒クラスおよび⽇付クラスなどを講義します。特に、継承、カプセル化(アクセス制限)およびimport⽂などを重視します。次に、⼈⼯知能のプログラミングに不可⽋なnumpy(Numerical python)と視覚化のためのMatPlotLibを簡単に説明します。

　最後に、ニューラルネットワーク、ニューロン、活性化関数、学習則の概要を説明し、数値例題として学習則を求める演習を⾏います。その後、有名なアヤメの品種(セトサ・バージカラー・バージニカ)を学習するプログラミング演習を行います。

　人工知能の概要のみ説明するため、プログラミングは、問題のモデル化とアルゴリズム(フロー)を重視します。実際のプログラムは、履修の範囲に限定し、学習則などの部分は配布することとします。

ここがポイント

　⼈⼯知能は、理解する部分が多いので、概要のみを分かり易く説明します。さらに、有名なアヤメの品種を学習する演習を⾏いますが、プログラムは、処理の流れの部分を⾏います。なお、⼈⼯知能の概要だけではプログラムできない部分は配布します。これによって、⼈⼯知能の学習過程を視覚的に理解できるようにします。

【対象の目安】　

　プログラム言語の学習経験者または実務で使っている技術者を対象とします。これを前提にカリキュラムも作成しました。修了後、Pythonを実務としたい履修者は大歓迎です。

カリキュラム内容

コース概要	■人工知能基礎前編・演算子(四則・比較・代入演算子・論理・ビット演算) ・分岐・繰り返し( if, for, while, break, continue) ・Range/スライス演算子・コレクション(リスト, タプル, 辞書, セット) ・関数(定義と呼び出し, 引数, 戻り値) ・関数オブジェクト, ジェネレータ関数, 変数のスコープとglobal変数 ■人工知能基礎後編・クラス構造、コンストラクタ、メソッド、クラス変数、カプセル化・クラスの継承、スーパークラス、モジュール化・文字列クラス, 正規表現, ファイルクラス・Numpy, MatPlotLib ・基本パーセプトロン・ニューラルネットワーク(Neural network) ・活性化関数

コース概要

■人工知能基礎前編
・演算子(四則・比較・代入演算子・論理・ビット演算)
・分岐・繰り返し( if, for, while, break, continue)
・Range/スライス演算子
・コレクション(リスト, タプル, 辞書, セット)
・関数(定義と呼び出し, 引数, 戻り値)
・関数オブジェクト, ジェネレータ関数, 変数のスコープとglobal変数

■人工知能基礎後編
・クラス構造、コンストラクタ、メソッド、クラス変数、カプセル化
・クラスの継承、スーパークラス、モジュール化
・文字列クラス, 正規表現, ファイルクラス
・Numpy, MatPlotLib
・基本パーセプトロン・ニューラルネットワーク(Neural network)
・活性化関数

受講時間	時間割	学習テーマ	カリキュラム
前編（約5時間）	第1コマ	基本文法と制御処理	・演算子 (四則・比較・代入演算子・論理・ビット演算) ・分岐( if, for, while,break,continue) ・Range/スライス演算子
	第2コマ	基本文法と制御処理	・中級演習(制御処理)
	第3コマ	コレクションと関数	・コレクション(リスト, タプル, 辞書, セット) ・関数(定義と呼び出し, 引数, 戻り値) ・関数オブジェクト, ジェネレータ関数, 変数のスコープとglobal変数
	第4コマ	コレクションと関数	・中級演習(リスト・関数)
後編（約5時間）	第5コマ	オブジェクト指向	・クラス構造、コンストラクタ、メソッド、クラス変数、カプセル化・クラスの継承、スーパークラス、モジュール化・文字列クラス, 正規表現, ファイルクラス
	第6コマ	オブジェクト指向	・中級演習(クラス)
	第7コマ	Numpy,MatPlotLib および人工知能	・Numpy, MatPlotLib ・基本パーセプトロン・ニューラルネットワーク(Neural network) ・活性化関数
	第7コマ	Numpy,MatPlotLib および人工知能	・学習則の数値演習
	第8コマ	シミュレーション演習	・図形の分類問題の実装(一部分) ・アヤメの3品種学習問題の実装(一部分)

講師紹介

担当：内門　茂（うちかど　しげる）
1988年慶応義塾大学工学博士号を取得。大手メーカー、官公庁、教育機関にて各種プログラム開発に従事。
組込み開発、業務システム、Webシステムと多岐に渡り開発現場の最前線で活躍。現在はIT企業の技術顧問を担当。
その傍ら、教育分野にも携わる事が多く、私立大学、職業訓練等で多くの講義を担当している。

○主な教育実績
・求職者支援訓練：Androidアプリケーション開発：Java（Servlet）、Android（XML）、SQL、JavaScript
・私立大学・理学系：プログラム言語論Ⅰ・Ⅱ(演習)、数理プログラミング：C、C++、VB、VB.Net、C#、Java