AI・機械学習を学ぶデータサイエンス講座＜AIエンジニア編＞に参加してきました！
こんにちは、データサイエンティストサービス事業部のSです。
2020年10月2日から12月18日にかけて、『インプレス × 武蔵野大学 社会人育成プログラム 第3期 データサイエンス講座＜AIビジネス編＞＆＜AIエンジニア編＞』がオンラインにて開催され、参加しました。
AIビジネス編、AIエンジニア編で各6回ずつ（計12回）、企業や大学等の第一線で活躍されている講師の方々から毎週貴重なお話を聞くことができました。
ここでは、前回の「AIビジネス編」に引き続き「AIエンジニア編」の各回で学んだことや印象に残ったことをまとめていきます。
第1, 2回 「Pythonを使った機械学習実践」
（講師 株式会社フォトロン 研究開発センター センター長上席研究員 卯木 輝彦氏）
この回ではGoogle Colaboratory環境でのPythonを用いた機械学習プログラムを学びました。ディープラーニングを用いて文字認識や画像認識をしたり、勾配ブースティングの手法を用いてデータの分類をしたり、実際にプログラムを実行しながら学ぶことができました。
講座内でご説明いただいた転移学習についてはこれまで詳しく勉強したことが無かったので、こんな手法があったのかと大変勉強になりました。
第3, 4回 「機械学習のアルゴリズムの考え方 ー機械学習の数理的背景を理解しよう」
（講師 学習院大学 教授 申 吉浩氏）
第3回では自然言語処理のプログラムを通して機械学習の基本的な流れを学びました。芥川龍之介と菊池寛の短編小説の文章からその著者を判別するというプログラムをPythonのコードや数式を交えながら説明していただきました。ベクトル同士の距離の測り方や正規化の仕方、学習に使用するモデルの変化によって大きく結果が変わることを学ぶことができ、とても有意義な講座でした。
また、第4回ではニューラルネットワークの歴史を、数式を用いながら説明していただきました。これまで活性化関数の違いや用法についてあまり深く理解していなかったことを少し理解することができました。数式が多く難易度が高い内容だったので、今後復習しながら理解を深めていけたらと思います。
第5, 6回 「二刀流でKaggleに挑戦！ 実践的な機械学習の使い方を学ぶ」
（講師 武蔵野大学データサイエンス学部 准教授 福原 義久氏 / 武蔵野大学 データサイエンス学部 助教 岡田 龍太郎氏）
この回ではデータ分析コンペティションプラットフォームのkaggleを通してこれまで学んできたことを実践していきました。画像データ分析のMNISTやテーブルデータ分析のタイタニック生存者予測について、ニューラルネットワークや勾配ブースティング等これまでに学んだ手法を用いて取り組みました。Kaggleには過去に取り組んだことがあったのですが、講師の方の丁寧なコードの書き方や初めて見るライブラリなど新しく学ぶことも多く、為になる内容でした。
「AIエンジニア編」全体の感想
AIエンジニア編の各講座を受講し、機械学習の基礎から実践まで幅広く学ぶことができました。実際に手を動かしてコードを実行しながら学ぶことが多かったので、説明していただいた内容についてとても理解しやすかったです。
各回の講師の方から頂いた資料やプログラムを復習しながら、より理解を深めていきたいと思います。ありがとうございました。
データサイエンティストサービス事業部 S