E001-A01-024-001

AIミネルバ Expert 製品紹介

第1版
株式会社 APC

Expert 製品紹介

改訂履歴
版数

発行日

第 1版

2024年 5月 20日

改訂箇所

改訂内容
初版発行

2

Expert 製品紹介

目次
1.教材構成4

2.説明教材5

3.教材内容（全体）

64.教材内容（詳細）

75.索引の機能13

6.お問い合わせはこちら

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3

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教材構成
Expertは大きく分けて以下の4つの教材から構成されます。

説明教材
学習のメインとなる教材です。
コードの実行が可能なノートブックファイル内には、学習内容を取り扱うスライド・クイズ・ソースコードが含まれています。
プログラミング言語はPython、深層学習フレームワークはPyTorchを使用して学習を進めます。
開発環境は *Google Colaboratoryを想定しています。
*Google Colaboratory : コード実行環境をブラウザ上で確保することができる基本無料のGoogleのサービス。

演習教材

演習教材解答
指示に従い、学習者自身が考えながらプログラミングを行う教材です。説明教材の実施後に復習することで、深層学習の実装をしっかり身につけることができます。

各セクションごと

要約
説明教材の中身を簡単にまとめたpdf資料です。
学習前に全体像を把握したり、短時間の復習を行いたい際に使用できます。

各チャプターごと

索引
教材中に出てきた用語をまとめた索引です。
必要な単語を検索して確認することができ、説明スライド資料を見返すことができます。

教材ファイル全体
4

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説明教材
履修状況
クイズとスライドの履修状況を確認できる部分です。
閲覧を完了していないスライドや、まだ正解していないクイズがある場合、すぐに確認することができます。

スライド
読み上げ音声つきの学習スライドです。
説明を聞き逃しても、ページング機能により必要な箇所まで戻ることができます。

ソースコードスライドで学んだ内容を含んだソースコードです。
必要な箇所を書き換えたり、ソースコードを実行することで、プログラム上での表現を確認できます。

クイズ
スライドで学んだ内容を復習するクイズです。
回答後は、解説を確認することができます。

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教材内容（全体）チャプタータイトル

1

AI概論

GPU使用

2

開発環境

3

データ操作基礎

4

数学基礎

5

機械学習基礎・回帰

6

機械学習基礎・分類

7

ニューラルネットワーク

◯

8

畳み込み
ニューラルネットワーク◯

9

認識精度の向上

◯

10

転移学習

◯

数学内容との関連
説明教材の学習順

導入
AI概論
開発環境

機械学習基礎機械学習基礎回帰
機械学習基礎
分類

関数
計算グラフ
数学基礎
Python基礎

微分ベクトル行列
データ操作基礎開発準備

深層学習応用
認識精度の向上転移学習

ニューラルネットワーク
畳み込み
ニューラルネットワーク
深層学習基礎説明教材内容の関連イメージ
6

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教材内容（詳細）● AI概論1. 使用方法と導入● Python基礎
1. Pythonとは / Python基本

本教材で学習を進めるための操作手順を説明します。
また、教材を使用する学習の流れを押さえます。

Pythonのデータ型・変数・コンテナ型といった基本の部分を学びます。

2. AIと深層学習の導入

2. Python（制御構文 / 関数 / クラス / モジュール）本教材内で学ぶ、AI・深層学習の範囲を確認します。
また、AIとは何かを具体例を通して掴みます。

3. 機械学習 / 深層学習とはPythonの制御構文・関数・クラス・モジュールの扱い方を学びます。

AIを学ぶ際によく出てくる用語・概念を説明します。
また、AIの学習方法による分類を確認します。

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教材内容（詳細）● データ操作基礎
1. データ操作の概要

2. NumPy / 配列作成 / 操作

データ操作基礎の章において学ぶ内容の概要をおさえます。

NumPyによる配列の操作の基礎について学びます。

3. PyTorch / 軸 / 転置

4. Matplotlib / グラフ描画

PyTorchによる配列操作の基礎について学びます。

Matplotlibにおけるグラフ描画方法を学びます。
その中で、MATLAB・オブジェクト指向スタイルの違いを確認します。

5. 画像処理 / OpenCV

6. 量的・質的変数など用語説明

デジタル画像の描画方法を確認します。その上で、OpenCVを用いた操作について学びます。

量的変数・質的変数といった簡単な統計の用語について確認します。
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教材内容（詳細）● 数学基礎

1. 関数 / 合成関数 / 計算グラフ

関数の概念と合成関数をPythonで扱う方法を確認します。また、計算グラフによる演算について学びます。

2. 微分 / 偏微分 / 逆伝播 / 自動微分

微分と偏微分の基礎について確認します。そして、逆伝播の考え方・実装について学びます。

3.ベクトル / 行列

● 回帰

1. 回帰 / 損失関数（残差 / 平均二乗誤差）

線形単回帰の考え方を学びます。その中で、残差と平均二乗誤差について押さえます。

2. 最適化 / 勾配法

勾配法について直感的に学びます。理解の補助として、グラフを動かしたり簡単な思考実験を行います。

ベクトルと行列の基礎について確認します、また、それらのPyTorchによる実装方法を学びます。

9Expert 製品紹介

教材内容（詳細）● 分類

1. 分類 / 確率 / 尤度 / 交差エントロピー誤差

2. 訓練・検証データ / 精度

分類モデルにおける、確率・尤度の扱いを確認します。
また、交差エントロピー誤差について押さえます。

分類モデルにおいて、AIを評価する手法とその指標について学びます。

3. 線形分類 / 2値分類 / シグモイド関数

4. クラスの継承/ モジュール使用のモデルの構築

線形分類の仕組みを確認します。また2値分類を行う手法について学びます。

PyTorchで分類を行う際に必要な予備知識を確認します。そして、モデルを構築します。

5. 多クラス分類 / ソフトマックス関数

多クラス分類を行う手法を学び、実装を行います。

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教材内容（詳細）● ニューラルネットワーク ● 畳み込みニューラルネットワーク
1. NN / 活性化関数

ニューラルネットワーク(NN)の概念について学びます。
また、NNモデル構築に必要な活性化関数について考えます。

2. GPU / ミニバッチ学習

ミニバッチ学習について学びます。また、GPUの使用に必要な操作を確認します。

1. CNN学習の準備

CNNを学ぶためにNNと異なる点を確認します。
その上で、汎用関数の準備とモデルの保存を実装します。

2. 畳み込み演算

畳み込み演算について計算方法を学びます。
また、CNNの実装を確認します。

3. NNの実装訓練の流れを段階ごとに確認します。そして、構築したモデルで訓練を行います。

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教材内容（詳細）● 認識精度の向上 ● 転移学習
1. 過学習 / 精度向上モデルの改善を行います。過学習対策やデータ拡張といった手法を学びます。

1. 事前学習済みモデル利用 / 転移学習 /ファインチューニング

事前学習モデルの導入について押さえます。
また、転移学習とファインチューニングについて学びます。

2. 局所最適解 / 最適化関数

モデルの精度を向上させるため、最適化関数の改良手法を学びます。

3. バッチ正規化 / Dropout

バッチ正規化やDropoutなどのモデルの改良に用いる手法を学びます。

12Expert 製品紹介

索引の機能
● 索引
説明教材のスライド中に出てきた用語を、すぐに確認することができます。
用語の出てきたスライドを表示して確認できます。
用語を入力して、絞り込むことができます。

説明教材の章ごとに絞り込み、復習することもできます。

13Expert 製品紹介

お問い合わせはこちら
製品についてのご質問などございましたらお気軽に下記までお問い合わせください。
AIミネルバ Expert無料体験版もご用意していますので、製品版ご購入前のご検討材料として是非ご利用ください。

お問い合わせ先株式会社APC
MAIL

info̲expert@oita-apc.co.jp

TEL097-594-3901

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