今年はAIの勉強をしたいと思っていたので、どうやって勉強するかなぁーといろいろ調べていたところ
Elements of AIなるものが無料で(!)受講できるとのこと。
残念ながら日本語対応ではないので、英語なんだけど
無料だしとりあえずやってみようと、2月から受講開始して、昨日(6/7)やっと最後までやり終えた。
以下は自分のための備忘録。受けてみようか迷ってる人の参考になるのかも。
Chapter5まできた時点で復習も兼ねてブログにしておかなきゃ！と気づいたんだけど
やっぱりあとから文章に残せるくらい意識して取り組まないと、内容を忘れてしまうなー。
講座の内容
全部で6章構成。
基本的には読み物で、途中にところどころ演習がある。
演習は選択式・記述式両方。
最後までやり終えると修了証がもらえる。
Chapter 1 What is AI?
AIの定義、それに関連する問題について。
そもそも”知能”とは何なのか、チューリングテスト・中国語の部屋等の事例など。
Chapter 2 AI problem solving
現実世界の課題を、どのように系統立ててAIに問題を解かせるのか?
を、具体的な例(ゲーム)を用いて説明。
Chapter 3 Real world AI
現実の事象を扱うための、不確実性の取り扱い・確率論について。
ベイズ推定の説明や、実例(スパムメールの判別)紹介。
Chapter 4 Machine learning
機械学習の実際の手法(教師あり学習/教師なし学習)や、
分類方法の原理(最近隣法・線形回帰・ロジスティック回帰)について。
Chapter 3・4あたりは技術的な話なので英語でも読み進めやすかった。
Chapter 5 Neural networks
Deep Learningとニューラルネットワークについて。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やGenerative adversarial networks (GANs)の紹介もあったが、
私の理解不足(+英語能力?)もありこの章は消化不良。復習しないと…
Chapter 6 Implications
AIのこれから、未来について。
AIが発展するが故に起こる(であろう)問題も取り上げられており、
便利であるゆえの問題もあるんですよ、そこも理解しておきましょうね、という内容。
感想
「そもそもAIって何?っていう話+少し技術的な話」なので、学習というよりは読み物という感じ。
それでも、演習問題・修了証のおかげできちんと読み込むモチベーションにはなった。
途中の演習問題は、テキストをきちんと読み込んで書く必要があるので理解にはつながったかも。
特に記述式問題は、他の受講者の採点をする必要があり模範解答をきちんと読まないと採点できない。
(実際は、結構いい加減な回答が多かったけど…)
内容はAIのことを知ってみたいな～という初心者向けだったけれど、
やっぱり前提知識が全くない状態でいきなり英語で理解するのは難しいんじゃないかと思った。
というわけで、
- 演習問題を解く・修了証獲得で達成感を感じる
- ついでに英語学習する
という目的がなければ、普通に日本語の本を読み進めて勉強したほうがいいのかもしれないと思った。
ちなみに私がElements of AI受講前に読んでいた(または、受講中に読み始めた)本は以下。
人工知能は人間を超えるか 松尾豊 著
機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで 大関真之 著
史上最強図解 これならわかる！ベイズ統計学 涌井良幸 著
読み物系はそこそこ読んだので、今後は手を動かす系の勉強を進めたい。
何から手を付けていいか分からないけどとりあえずPythonの勉強を5月から始めた。
どういうところで使えるか・使ってみたいか、勉強しながら今年中くらいには見つけたいな。
それにしても、英語の読解力が落ちているなぁと実感。
どこかのタイミングで、TOEICも受験しておかないと…
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