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学習時間 5時間
難易度 初級
質問投稿 不可
価格 ¥980

【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。

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最終更新 2021/1
株式会社ロボケン

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

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。

カリキュラム

Section 0 はじめに
Section 1 単純パーセプトロン
Section 2 論理演算と論理回路
  • 2-1 論理演算と論理回路
  • 2-2 OR(論理和)
  • 2-3 AND(論理積)
  • 2-4 NOT(否定)
  • 2-5 NOR(否定論理和)
  • 2-6 NAND(否定論理積)
  • 2-7 XOR(排他的論理和)

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