AIを学べるSFCの授業
2023秋~2024春で筆者が把握している、AI・機械学習の仕組みや技術を学べる授業の一覧。統計学やデータサイエンスのみの授業は割愛する。(ただ詳しく学びたい方は統計・確率もおすすめ)
東中 竜一郎
オンライン(ライブ)
自然言語処理を中心に、構文解析やニューラルネットワークについて学ぶ。授業後半では、実際にGoogle Colabを使用してBERTのテキスト分類や生成モデルを動かすことができる。
川島 英之
線形回帰モデルやニューラルネットワークの仕組みについて、数学的背景を交えて理論的に学べる。
講義の一部で扱うもの
中澤 仁
オンライン(オンデマンド)
センシング技術を中心に学ぶ。授業後半で、深層学習モデルの学習や推論を行う。
安宅 和人
データサイエンスを中心に学ぶ。機械学習や、CNN・RNNといった深層学習について実習。
大越 匡
人の動作や行動をもとに状態を推定する機械学習モデルを作成する。春学期のユビキタスシステムアーキテクチャと内容はほとんど同様。
より深く学びたい場合は、慶應サークルのAICや研究会に所属すると良い