「みんなのコンピュータサイエンス講座」を公開しました

みんなのコンピュータサイエンス講座 -PythonとGoogle Colaboratoryで学ぶ計算機科学の基礎-」をUdemyで公開しました。

みんなのコンピュータサイエンス講座は、プログラミング、人工知能(AI)などで有用な「コンピュータサイエンス」への入口となる講座です。

コンピュータサイエンスはコンピュータ全般を扱う学問分野ですが、その基礎を要点をおさえてコンパクトに学びます。
本講座の大きな特徴は、理論面のみでは終わらずコードを書く体験を伴うことです。
PythonのコードをGoogle Colaboratory環境で記述し、コンピュータサイエンスを体験ベースで学びます。
新たな時代の基盤を身につけた上で、コンピュータサイエンスの楽しさを実感できるようになりましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

コースの内容は以下の通りです。
Section1. コンピュータサイエンスの概要
→ コンピュータサイエンスの概要と基礎、および開発環境であるGoogle Colaboratoryについて学びます。

Section2. プログラムの計算量
→ メモリとCPUの関係、場合の数や計算量の見積もり方を学びます。

Section3. データの制御
→ 主に、抽象データ型、データ構造について学びます。

Section4. アルゴリズム
→ ソート、探索などの代表的なアルゴリズムをいくつか学びます。

Section5. データベース
→ データベースの基本的な概念、および実装について学びます。

Section6. コンピュータとプログラミング
→ プログラミング言語とコンパイラ、人工知能、セル・オートマトンなどについて学びます。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックがダウンロード可能です。
Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。

https://www.udemy.com/course/min-computer-science/?referralCode=0519067CA8180ED5AE50

【 Live!人工知能 】AIによる画像生成を学ぼう! 【VAE、GAN】

「AIによる画像生成を学ぼう!」 は、GAE、VAEなどの生成モデルによる画像生成を扱う講座です。
生成モデルは近年最も注目を集めているディープラーニング関連技術の1つで、訓練済みのモデルから画像などのデータを新たに生成することができます。
本講座では、生成モデルとしてVAE(Variational Autoencoder)とGAN(Generative Adversarial Network)の2種類を解説します。
それぞれの概要は以下の通りです。
VAE: データの特徴を潜在変数と呼ばれるベクトルに圧縮し、復元します。
GAN: 偽物を生成するGenerator、真贋を見抜くGenerator、2つのネットワークが競い合うようにして学習することで、次第に本物らしいデータが生成されます。

講座の内容は以下を予定しています。
Section1. 生成モデルの概要: https://youtu.be/rhPS9SI1ALc
Section2. シンプルなVAE: https://youtu.be/iLl1nWY7euU
Section3. シンプルなGAN: https://youtu.be/P2MfiTxobF4
Section4. VAE、GANの原理: https://youtu.be/21jqy-7_Me8
Section5. 生成モデルの応用: https://youtu.be/s0mr6zqY-YU
講座の内容は、予告なく変更されることもあるのでご注意ください。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。

【Live!人工知能】
毎週月曜日21時に開催。人工知能(AI)技術に関する無料のライブ講義です。
YouTube Liveを利用して配信されます。
以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。
https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q

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)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、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」(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)。

「みんなの強化学習講座」を公開しました

みんなの強化学習講座 -PythonとGoogle Colaboratoryで基礎から少しずつ学ぶ強化学習の原理と実装-」をUdemyで公開しました。

みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのコースです。
https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/?referralCode=35D6EC5707CD2737F51E

強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。
本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。
様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

コースの内容は以下の通りです。

Section1. 強化学習の概要
→ 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。

Section2. シンプルな強化学習
→ 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。

Section3. 強化学習の原理
→ 強化学習の理論、動作原理を学びます。

Section4. 深層強化学習
→ ディープラーニング(深層学習)と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。

Section5. 強化学習の応用
→ OpenAI Gymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックがダウンロード可能です。

本コースはディープラーニング用フレームワークとしてPyTorchを、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。

また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。

https://www.udemy.com/course/reinforcement-learning/?referralCode=35D6EC5707CD2737F51E

【 Live!人工知能 】みんなのコンピュータサイエンス講座

2021/1/25(月)から新しいライブ講義「みんなの強化学習講座」が始まります。

みんなのコンピュータサイエンス講座は、プログラミング、人工知能(AI)などで有用な「コンピュータサイエンス」への入口を扱う講座です。
コンピュータサイエンスはコンピュータ全般を扱う学問分野ですが、その基礎を要点をおさえてコンパクトに学びます。
また、本講座は理論面のみでは終わらず、コードを書く体験を伴います。PythonのコードをGoogle Colaboratory環境で記述し、コンピュータサイエンスを体験ベースでも学びます。
新たな時代の基盤を身につけるとともに、コンピュータサイエンスの楽しさを実感できるようになりましょう。

講座の内容は以下を予定しています。
Section1. コンピュータサイエンスの概要: https://youtu.be/kDENK0J8yh8
Section2. プログラムの計算量: https://youtu.be/zdhQ4tenr-Q
Section3. データの制御: https://youtu.be/g2pW71Fx998
Section4. アルゴリズム: https://youtu.be/gyXRY8IEOrw
Section5. データベース: https://youtu.be/5aD369mcz0E
Section6. コンピュータとプログラミング: https://youtu.be/vPjmT1XgPNM
講座の内容は、予告なく変更されることもあるのでご注意ください。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。

【Live!人工知能】
毎週月曜日21時に開催。人工知能(AI)技術に関する無料のライブ講義です。
YouTube Liveを利用して配信されます。
以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。
https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q

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)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、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」(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)。

新しいYouTubeチャンネル「AIと遊ぼう! AIRS-Lab」を開設しました

新しいYouTubeチャンネル「AIと遊ぼう! AIRS-Lab」を開設しました。

https://www.youtube.com/channel/UCsyvVMXRiv0qtLTbyTmEOHw

「AIを学ぼう! AIRS-Lab」はAIに関する技術的な情報が中心でしたが、「AIと遊ぼう! 」の方は技術者以外の方も対象としたAI関連動画が中心コンテンツとなります。

多くの方にAIに親しむ機会を提供できればと思いますので、今後ともよろしくお願いいたします。

「BERTによる自然言語処理を学ぼう!」を公開しました

BERTによる自然言語処理を学ぼう! -Attention、TransformerからBERTへとつながるNLP技術-」をUdemyで公開しました。

このコースは、自然言語処理の様々なタスクで高い性能を発揮する、「BERT」を学ぶUdemyコースです。
https://www.udemy.com/course/nlp-bert/?referralCode=276BD5473E099ACEAFCD

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers )は2018年10月にGoogleが公開して以来、世界中のAI関係者の注目を集めています。
BERTは「Transformer」と呼ばれるモデルを利用することで、離れた単語間の関係、すなわち「文脈」を考慮した自然言語処理を実現します。
タスクによっては人間並みの精度を発揮する可能性もあり、「応答文の生成」や「文書の要約」といった様々なタスクでの活用が期待されています。

本コースで学ぶことにより、BERTの仕組み、実装方法を理解し、BERTによる日本語文章の処理ができるようになります。
新しい時代の、有用な自然言語処理技術を身に付けましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

コースの内容は以下の通りです。

Section1. 講座とBERTの概要
→ 自然言語処理、Transformer、BERTについて概要を学びます。

Section2. シンプルなBERTの実装
→ 最小限のPythonのコードでBERTを実装します。

Section3. BERTの仕組み
→ Transformer、BERTなどについて仕組みを詳しく学びます。

Section4. ファインチューニングの活用
→ ファインチューニングの概要、そしてBERTにおける活用について解説します。

Section5. BERTの応用
→ BERTを使って、自然言語処理のタスクに取り組みます。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックがダウンロード可能です。

本コースはディープラーニング用フレームワークとしてPyTorchを使用します。
PyTorchはオープンソースの機械学習ライブラリで、簡潔さ、柔軟性、速度のバランスに優れているため人気が急上昇中です。
また、簡潔な記述が可能なため、最新の研究成果の実装によく使われています。
開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。

https://www.udemy.com/course/nlp-bert/?referralCode=276BD5473E099ACEAFCD

【 Live!人工知能 】みんなの強化学習講座

2020/12/14(月)から新しいライブ講義「みんなの強化学習講座」が始まります。

この講座は、「強化学習」について学び、親しむための講座です。
強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。
本講座は、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。
様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。

講座の内容は以下を予定しています。
Section1. 強化学習の概要: https://youtu.be/wPvRJXpLEyg
Section2. シンプルな強化学習: https://youtu.be/ZK3lFu5mXRM
Section3. 強化学習の原理: https://youtu.be/4iEVNNAh0SI
Section4. 深層強化学習: https://youtu.be/InWiIJwrvH8
Section5. 強化学習の応用: https://youtu.be/02tfJx8ic3Q
講座の内容は、予告なく変更されることもあるのでご注意ください。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。

【Live!人工知能】
毎週月曜日21時に開催。人工知能(AI)技術に関する無料のライブ講義です。
YouTube Liveを利用して配信されます。
以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。
https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q

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)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、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 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」(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)。

「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」の出版について

翔泳社様から新たに本を出版することになりました。
「あたらしい脳科学と人工知能の教科書」という、脳とAIの接点を扱う本です。
https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798164991

今回の本はコードや数式はほとんど含まない読み物で、Udemyコース「脳科学と人工知能: シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点」がベースとなっています。
発売日は来年の1/25になります。
https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798164991

「人工知能(AI)を搭載したTwitterボットを作ろう」を公開しました

人工知能(AI)を搭載したTwitterボットを作ろう【Seq2Seq+Attention+Colab】」をUdemyで公開しました。

このコースは、人工知能(AI)を搭載したTwitterボットを構築するコースです。

Seq2Seq、Attentionなどのディープラーニング技術を使ってモデルを訓練し、Twitterへの投稿や返答が可能なボットを構築します。

また、このために必要な基礎としてTwitter APIの使い方、ディープラーニング用フレームワークPyTorchの使い方、 基本的な自然言語処理などを学びます。

独自の人工知能ボットを構築し、世界に公開できるようになりましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

コースの内容は以下の通りです。

Section1. 講座の概要とTwitter API
→ コースの概要を把握し、Twitter APIを設定します。

Section2. RNNとSeq2Seq
→ ディープラーニングの関連技術、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)とSeq2Seqを学びます。Seq2Seqは、系列(sequence)を 受け取り、別の系列へ変換するモデルで、自然言語処理でよく利用されます。文章などの入力を圧縮するencoderと、出力を展開するdecoderからなりますが、機械翻訳、文章要約、対話システムなどに応用されています。

Section3. 自然言語処理の基礎
→ 自然言語をニューラルネットワークで扱う方法を学びます。

Section4. モデルの訓練
→ Seq2Seqを使い、チャットボット用のモデルを訓練します。

Section5. Attentionの導入
→ Seq2SeqのモデルにAttensionという技術を導入します。Attentionは、時系列データの特定の部分に
注意を向けるように学習させていく方法で、より自然な応答文の生成を可能にします。

Section6. Twitterボットのデプロイ
→ 訓練したモデルをデプロイし、Twitterボットを構築します。

本コースはディープラーニング用フレームワークとしてPyTorchを使用します。

PyTorchはオープンソースの機械学習ライブラリで、簡潔さ、柔軟性、速度のバランスに優れているため人気が急上昇中です。

また、簡潔な記述が可能なため、最新の研究成果の実装によく使われています。

開発環境にはGoogle Colabを利用するので、環境構築にはほとんど手間がかかりません。

GPUが無料で利用できるので、コードの実行時間も短縮できます。

https://www.udemy.com/course/twitter-bot/?referralCode=F9746C379075B14E23B3

【 Live!人工知能 】BERTによる自然言語処理を学ぼう!

2020/11/2(月)から新しいライブ講義「BERTによる自然言語処理を学ぼう!」が始まります。

自然言語処理の様々なタスクで高い性能を発揮する、「BERT」を解説する講座です。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers )は2018年10月にGoogleが公開して以来、世界中のAI関係者の注目を集めています。
BERTは「Transformer」と呼ばれるモデルを利用することで、離れた単語間の関係、すなわち「文脈」を考慮した自然言語処理を実現します。
タスクによっては人間並みの精度を発揮する可能性もあり、「応答文の生成」や「文書の要約」といった様々なタスクでの活用が期待されています。
本講座により、新しい時代の有用な自然言語処理技術を身に付けましょう。

講座の内容は以下を予定しています。
Section1. 講座とBERTの概要: https://youtu.be/wPvRJXpLEyg
Section2. シンプルなBERTの実装: https://youtu.be/ZK3lFu5mXRM
Section3. BERTの仕組み: https://youtu.be/4iEVNNAh0SI
Section4. BERTの応用1: https://youtu.be/InWiIJwrvH8
Section5. BERTの応用2: https://youtu.be/02tfJx8ic3Q
講座の内容は、予告なく変更されることもあるのでご注意ください。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となります。

【Live!人工知能】
毎週月曜日21時に開催。人工知能(AI)技術に関する無料のライブ講義です。
YouTube Liveを利用して配信されます。
以下のチャンネルで過去のライブ動画の一部を見ることができます。
https://www.youtube.com/channel/UCT_HwlT8bgYrpKrEvw0jH7Q

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)。
興味の対象は、人工知能(AI)、脳科学、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、数万人にAIを教える人気講師。
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 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」(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)。