学習時間 | 5時間 |
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難易度 | 初級 |
質問投稿 | 不可 |
【Python】「脳内の一つの神経細胞」の挙動をプログラミングしてみよう!
Python3 を使って、AI技術の基礎中の基礎を学ぶ。単純パーセプトロンと呼ばれる「脳内の一つの神経細胞」の挙動のアルゴリズムと、単純ではないパーセプトロンで実現できることを学び、その先にあるニューラルネットワークやディープラーニングとのつながりを理解する。
AI(ニューラルネットワーク、ディープラーニング)の起源を理解して次のステップへ進もう!
本教材で学ぶ内容は、『単純パーセプトロン』と呼ばれる「脳内の一つの神経細胞」の挙動のアルゴリズム(モデル)です。
このアルゴリズムを Python を使ってプログラミングします。
『単純パーセプトロン』のアルゴリズムは、1958年にアメリカの心理学者フランク・ローゼンブラット(Frank Rosenblatt)によって発表されました。
1958年???
なぜ、そんな60年以上も前の古~いアルゴリズムの学び(教材)を今さら提供するのか。
それは、『単純パーセプトロン』が、現在(2020年現在)世界で大流行している『ニューラルネットワーク』や『ディープラーニング(深層学習)』の起源となるアルゴリズムだからです。2020年現在、世の中は AI(人工知能)ブーム真っ盛りです。そして、このAIブームを牽引しているのが『ニューラルネットワーク』、『ディープラーニング』です。
本教材は、その AI(ニューラルネットワーク、ディープラーニング)の「よ~い、スタート」の部分(起源の部分)を学ぶ教材です。
本教材をきっかけに、AI に対して興味がわけば、ニューラルネットワークやディープラーニングなど、より深い学びへ進んでみてください。
学習内容
- 単純パーセプトロンのアルゴリズムについて学びます。
- 単純パーセプトロンのアルゴリズムを Python を使って実装します。
- 単純パーセプトロンのアルゴリズムを使って(Pythonで)論理演算を実装します。
- 単純ではないパーセプトロン(多層パーセプトロン)について学びます。
受講における必要条件
- Python の基礎知識
- 中学レベルの数学に関する知識
本教材の対象者
- AI に興味があり AI を学んでみたいけど、きっかけがなく手を出せていない方
- 今、流行りの『ニューラルネットワーク』や『ディープラーニング』の起源を知りたい方
学ばないこと
- 本教材ではプログラミング言語として Python を使用しますが、Python の文法等の説明は行いません。
- 開発環境である Jupyter Notebook の操作方法の説明も行いません。
- 単純パーセプトロンに関する理論的分析(「線形分離」など)に関しては、本教材では説明しません。
- 単純パーセプトロンによる学習(機械学習)に関しては、本教材では説明しません。
本教材の対応バージョン
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Python 3系
Python 2系は2020年4月でサポートが終了しますので、本教材は Python 3系のみを対象とすることにします。
参考)Python Software Foundation のプレスリリース(Python 2系サポート終了) -
Windows 10
Linux、MAC OS などでも動作すると思われますが、本教材の動作確認は Windows 10 のみでしか行っていません。
本教材で質問対応可能なOSや環境
この教材では質問できかねます。予めご了承ください。
本教材の構成
0章 はじめに
本教材の概要について述べます。また、開発環境(Jupyter Notebook)を含むディストリビューション(Anaconda)のインストール方法と、Jupyter Notebook(開発環境)の使い方を説明します。
1章 単純パーセプトロン
単純パーセプトロンとは何なのかについて学びます。そして、単純パーセプトロンのモデルの説明、及び、そのモデルのPythonによる実装を行います。
2章 論理演算と論理回路
本教材では、単純パーセプトロンのモデルを使って論理演算を行います。2章では、論理演算(と論理回路)について説明を行います。論理演算について既にご存知の方は、この章は読み飛ばしてもらえればと思います。
3章 単純パーセプトロンで論理演算を表現して、実装してみる
1章で学んだ単純パーセプトロンのアルゴリズムを使って、2章で学んだ論理演算を(Pythonで)実装します。
4章 単純パーセプトロンを超えて
単純パーセプトロンで実装できないことや、単純ではないパーセプトロンでは実現できることを学びます。その単純ではないパーセプトロンの先にニューラルネットワークやディープラーニングがあることを学びます。