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COMP5511
大学院
PolyU | 人工知能の概念
本包括的なコースは、大学院生および社会人を対象に、厳密でありながらも親しみやすい人工知能入門を提供します。歴史的な基礎と最先端の革新をつなぐカリキュラムは、記号AIや探索アルゴリズムから現代のディープラーニングや生成AIへと段階的に進みます。受講者は、知識表現、確率的推論、古典的な機械学習といった必須トピックを学んだ後、ニューラルネットワーク、Transformer、大規模言語モデル（LLM）について深く掘り下げます。理論と実践の両方を重視し、本コースではPythonやPyTorchなどの業界標準フレームワークを用いてアルゴリズムを実装し、最新のAPIを活用しながら、AI倫理と安全性における重要な課題に取り組みます。
5.0
64.0h
100 受講者
25 レッスン
80 いいね
人工知能
コース概要
コンテンツ概要
この包括的なコースは、大学院生と専門家を対象に、厳密かつ親しみやすい人工知能（AI）の入門を提供します。歴史的な基礎と最先端の革新の間のギャップを埋めながら、カリキュラムは記号AIと探索アルゴリズムから現代のディープラーニングと生成AIへと進みます。学生は知識表現、確率的推論、古典的な機械学習といった必須トピックを探求した後、ニューラルネットワーク、Transformer、大規模言語モデル（LLM）を深く掘り下げます。理論と実践の両方を重視し、コースではPythonとPyTorchなどの業界標準フレームワークを活用してアルゴリズムを実装し、最新のAPIと連携し、AI倫理と安全性における重要な課題に取り組みます。
古典的な記号AIと現代の生成AIの間のギャップを埋めながら、このコースは学生にインテリジェントシステムを設計、実装、倫理的に評価するための理論的深さと実践的なPythonスキルを身につけさせます。
学習目標
- AIの基礎を習得： ヒューリスティック探索、論理ベースの推論、確率モデリングを含む基本的な問題解決パラダイムを分析し、実装する。
- ディープラーニングアーキテクチャを実装： 多層パーセプトロンから畳み込みニューラルネットワーク、Transformerに至るまで、PyTorchを使用して高度なニューラルネットワークを設計・訓練する。
- 生成AIソリューションを展開： ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、検索拡張生成（RAG）などの技術を活用し、大規模言語モデル（LLM）を用いたアプリケーションを構築する。
- 倫理的なAI開発を確保： AIシステムのバイアス、安全性、アラインメントを批判的に評価し、実世界のシナリオにおける説明可能性と堅牢性のための戦略を適用する。