人工知能とは何か
人工知能、従来型ソフトウェア、自動化、アルゴリズム、モデル、特化型AI、汎用人工知能、そしてこの分野の歴史的発展を学びます。
人工知能 AI-101
人工知能基礎
現代の人工知能を学ぶ非技術系入門
プログラミング経験、高度な数学、技術的な予備知識がなくても、現代の人工知能がどのように機能するのかを明確かつ実践的に理解できるようになります。
US$145
所定の要件を満たして修了すると、First BCI Universityの電子版修了証（PDF）が発行されます。
AI-101
コース概要
「人工知能基礎」は、ニュースの見出し、製品デモ、専門用語だけではなく、人工知能を本質から理解したい方のための体系的な初級コースです。
本コースでは、データ、機械学習、ニューラルネットワーク、生成AI、コンピュータビジョン、音声システム、ロボティクス、自律システムがどのように関係しているかを解説します。また、AIの限界、プライバシー、安全性、公平性、結果の検証、人間による実質的な監督の重要性についても学びます。
本プログラムは、人工知能を体系的に理解したい成人学習者や社会人向けに設計されています。プログラミング経験、高度な数学、コンピュータサイエンスの事前学習は必要ありません。
学習目標
学習内容
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01
人工知能と従来型ソフトウェア、自動化、ルールベースシステムの違いを説明できる。
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02
データセット、学習、検証、テスト、推論がAIシステム開発で果たす役割を説明できる。
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03
教師あり学習、教師なし学習、強化学習を区別できる。
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04
ニューラルネットワーク、ディープラーニング、Transformerを概念レベルで説明できる。
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05
生成AIと大規模言語モデルがどのようにコンテンツを生成するか説明できる。
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06
ハルシネーション、過学習、バイアス、データ漏えい、データ分布の変化などの一般的な問題を認識できる。
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07
コンピュータビジョン、音声AI、ロボティクス、自律システムの基礎を理解できる。
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08
目的、データ、手法、結果、リスク、人間による監督という観点からAIシステムを評価できる。
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09
責任あるAI活用におけるプライバシー、安全性、公平性、透明性、説明責任を分析できる。
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10
人工知能のさらなる学習や職業上の成長につながる方向性を特定できる。
体系的な10モジュール
コースカリキュラム
データ：人工知能の基盤
構造化データと非構造化データ、データ収集、ラベリング、品質、代表性、プライバシー、バイアス、データライフサイクル全体を学びます。
機械学習の基礎
教師あり学習、教師なし学習、強化学習、モデル評価、汎化、過学習、実践的なエラー分析を学びます。
ニューラルネットワークとディープラーニング
層、重み、表現、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ネットワーク、Transformer、ディープラーニングの強みと限界を学びます。
自然言語処理と生成AI
言語モデル、トークン、コンテキスト、プロンプト設計、生成、ハルシネーション、結果の検証、情報検索、AIエージェントの入門概念を学びます。
コンピュータビジョン、音声AI、マルチモーダルシステム
画像認識、物体検出、音声システム、合成メディア、マルチモーダル分析、真正性、同意について学びます。
ロボティクスと自律システム
センサー、知覚、計画、制御、アクチュエータ、自律性、安全上の制約、人間による介入について学びます。
現実世界における人工知能
医療、金融、教育、小売、物流、製造、行政、農業、中小企業におけるAIの活用例を学びます。
責任ある人工知能
倫理、プライバシー、安全性、バイアス、公平性、説明可能性、説明責任、ガバナンス、人間による実質的な監督について学びます。
AIの未来と人間の能力
AIエージェント、マルチモーダルシステム、新しい活用分野、職業上の役割、応用可能な人間の能力、生涯学習について学びます。
公式推奨教科書
First BCI University Artificial Intelligence Foundations
A Non-Technical Guide to Data, Machine Learning, Generative AI, Robotics, and Responsible Use
- 著者
- Konstantin Titov
本書はAI-101の推奨教材です。10章構成でコースの内容に対応しており、詳細な解説、現実的な事例、知識確認、応用型学習活動を提供します。
安全にダウンロードできる電子書籍としてUS$12.99で購入できます。
この本を購入 — US$12.99所定の要件を満たして修了した場合
評価と修了
評価項目
- 各モジュールに1回、合計10回の知識確認
- 現実的なAI利用場面をもとにした応用型学習活動
- コースの主要概念を対象とする最終評価
- 現実の人工知能システムに関する最終分析
修了要件
- 10の学習モジュールをすべて修了する
- 必須の知識確認を完了する
- 最終評価で70%以上を取得する
- 人工知能システムに関する最終分析を提出する
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