女子AI勉強会

1）講習会概要

女子限定でAIについて勉強したい方、興味がある方の初学者向け講習会(全10回)です。

前半は、AIについての基本知識・機械学習の基礎をグループワークやクイズを用いて、相互学習していきます。最新の活用事例やコーディングの演習も取り入れることで、より実践的な内容にします。また企業の方から、働き方の実例など興味深いお話を伺う機会を設ける予定です。

後半は、グループ対抗のAIに関するアイデアソンを行う予定です。先生方からもFBをいただけるので、一層の成長に繋がります。

同じ関心を持つ女子学生同士の横のつながりを作れることも、この講習会の特徴の一つです。

2）各回の実施内容

第１回　講義①「AI、機械学習、強化学習」　10/2

初回の講義では、AIの全体像を理解するために、その歴史を振り返ります。その後、中核を担う機械学習の分類に焦点をあて、教師あり・なし・強化学習を解説します。特に強化学習については、その活用例も具体的に紹介します。また、AIプログラミング言語の基礎であるPythonに触れます。

第２回　講義②「教師ありと教師なし」　10/9

機械学習の分類である教師あり学習となし学習の学習方法の違いに注目しながら、それぞれのメリットデメリットについて解説します。教師あり学習とはラベル付きのトレーニングデータを使用してモデルを訓練するアプローチで、なし学習にはラベルは付いていません。その後、活用例や具体的な学習手法(回帰分析・決定木・k-means法など)について紹介します。この回から実際に手を動かして、本を用いながらコーディングの演習に取り組みます。

第３回　講義③ 「深層学習」　10/16

機械学習の一種である深層学習とその活用例を説明します。深層学習は、多層のニューラルネットワークを用いることで複雑な特徴を処理できます。画像認識・音声認識・自然言語処理などに応用され、近年注目されています。また、AIが持つ課題についても解説することで、リテラシーを身につけることができます。最後に、コーディングの演習に取り組みます。

第４回　講義④「AIソリューション・開発」　10/23

AIソリューションの仕組みをその流れとともに説明します。データ収集、データ前処理、トレーニングデータとテストデータへの分割、適切なモデルの選択、モデルのトレーニング、モデルの評価、モデルの改善、そして展開という一連のステップが含まれます。最後に、コーディングの演習に取り組みます。

第５回　10/30

ゲストスピーカー①

内容未定　

第６回　講義⑤「AIのビジネス活用例と最新研究」　11/6

さまざまな業界でのAI導入例を取り上げて、実社会でどのようにAIが問題を解決しているか理解を深めます。さらに、現在研究段階のAIについても取り上げることで、最先端の事例を知ることができます。最後に、コーディングの演習に取り組みます。

第７回　11/13

ゲストスピーカー②

内容未定

アイデアソンの概要を説明し、グループ分けをします。話し合った内容は最終的に最終回で発表してもらいます。この講義で学習したことを活かし、具体的に適用業界・学習方法などを考えてもらいます。

第８回　12/4

グループに分かれて、アイデアソンの話し合いをしてもらいます。

第９回　12/11

グループに分かれて、アイデアソンの話し合いをしてもらいます。

第10回　12/18

アイデアソンの発表を行います。