「ホップフィールドネットワークとボルツマンマシン」は、2024年のノーベル物理学賞を受賞したニューラルネットワークモデルの基礎を学ぶ講座です。
人工知能の歴史に興味がある方、ニューラルネットワークの原理を根本から理解したい方におすすめです。

ホップフィールドネットワークとボルツマンマシンは、1980年代に考案された画期的な人工神経回路モデルです。
これらは物理学の概念を取り入れたアプローチで、現代のディープラーニングの理論的基盤となりました。

本講座では、理論的な説明だけでなく、Pythonを使った実装演習を通じて、これらの歴史的なモデルの動作原理を実践的に学びます。
講座の前半では基礎概念を丁寧に解説し、後半では実装演習を通じて理解を深めていきます。
現代のAIブームの源流となったモデルを学び、ニューラルネットワークの本質的な理解を深めましょう。

講座の内容は以下の通りです。
Section1. ホップフィールドネットワークとボルツマンマシンの概要（11/4）: https://liveai.connpass.com/event/335535/
→ 両者の概要と基礎理論を学びます。
Section2. ホップフィールドネットワークの実装（11/11）: https://liveai.connpass.com/event/335536/
→ Pythonでホップフィールドネットワークを実装し、パターン記憶の仕組みを体験します。
Section3. ボルツマンマシンの実装（11/18）: https://liveai.connpass.com/event/335537/
→ Pythonでボルツマンマシンを実装し、確率的な学習の原理を理解します。

講師: 我妻幸長（@yuky_az）
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社（ https://sai-lab.co.jp ）の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。
法政大学デザイン工学部兼任講師。
Web上のコミュニティ「自由研究室 AIRS-Lab」を主宰。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、十数万人にAIを教える人気講師。
複数の有名企業でAI技術を指導。
著書に、「はじめてのディープラーニング」「はじめてのディープラーニング2」（SBクリエイティブ）、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書」「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」「Google Colaboratoryで学ぶ! あたらしい人工知能技術の教科書」「PyTorchで作る！深層学習モデル・AI アプリ開発入門」「BERT実践入門」「生成AIプロンプトエンジニアリング入門」（翔泳社）。共著に「No.1スクール講師陣による　世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」（技術評論社）。

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