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令和3年1月23日（土曜日）、1月24日（日曜日）=2日間（計12時間）

スペースアルファ三宮 中会議室（三宮センタープラザ東館6F）
神戸市中央区三宮町1-9-1

• アクセスマップ
  JR「三ノ宮」駅、阪急・阪神・地下鉄・ポートライナー「三宮」駅より徒歩約5分

ビッグデータやIoTに興味があり、将来AIを活用しようと考える企業の方

3,500円（税込み）

10名（受講の可否を1月4日（月曜日）以降にメールで連絡します。）

兵庫県立大学産学連携・研究推進機構 人口知能研究教育センター（AIセンター）
兵庫県立神戸高等技術専門学院

実施では、Google Colaboratory を用いた実習を行う予定です。インターネットに接続できるPCをご用意ください。
（インターネット環境（WiFi）は事務局にて用意いたします）

第1日【1月23日（土曜日）】
 【講義】10時00分～12時00分
 ◎現代AIことはじめ
 産業界で不可欠となった現代AI の基礎技術である機械学習（*1）、特に深層学習（*2）（ディープラーニング）を中心に発展過程や基礎を学ぶ。
 【実習】13時00分～17時00分
 ◎AIのためのPyton入門
 AIの実装においては、現在Python と呼ばれるプログラミング言語が広く普及しており、これを習得することが現在 AI を学ぶ上で不可欠である。 本実習ではまずはじめにPython 言語の基礎を学習する。

第2日【1月24日（日曜日）】
 【講義】10時00分～12時00分
 ◎機械学習の基礎技術
 画像認識や音声認識などの各種応用に触れながら、機械学習、特に深層学習の基礎であるニューラルネットワーク（*3）の基礎技術を中心に学ぶ。
 【実習】13時00分～17時00分
 ◎PytonによるAI実装入門
 Python の代表的な機械学習ライブラリである scikit-learnを用いると様々な機械学習手法を試すことができる。
 本実習では、このライブラリを利用して、分類や認識のためのAI 実装の基礎技術を学ぶ。

 機械学習（*1）
 明示的にプログラミングすることなく、コンピュータに学ぶ能力を与えようとする研究分野
 深層学習（*2）
 人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつ
 ニューラルネットワーク（*3）
 脳機能に見られるいくつかの特性に類似した数理的モデル

◎松井 伸之 氏
 現在、兵庫県立大学 名誉教授・特任教授
 兵庫県立大学 産学連携・研究推進機構
 人工知能研究教育センター（研究部長・人工知能研究アドミニストレーター）
 兵庫県技術参与（兵庫県立工業技術センター）

 計算機科学・人工知能などの体系的教育・研究にあたるとともに、ニューロコンピューティングなどの機械学習や量子コンピューティングを基盤とした量子機械学習を中心にそれらの基礎理論および画像認識・時系列予測などへの応用研究を行っている。

◎礒川 悌次郎 氏
 現在、兵庫県立大学 大学院工学研究科 電子情報工学専攻准教授
 兵庫県立大学産学連携・研究推進機構 人工知能教育センター副センター長

 自然計算に基づく人工知能技術およびナノコンピューティング、分子ロボティクスなどに関する研究を展開している。