【高校生版】現役AI講師が分かりやすく教えるAI講座（中級）

はじめに

ご覧いただきありがとうございます。私自身、中高一貫の学校に通っておりました。早稲田大学創造理工学部経営システム工学科を経て現在AIエンジニア講師・AI講師をしております。これまで５０人以上AI関係の指導をしてまいりました。

本講座のゴール

学校では教えてくれないAIの基本的な知識から自分でAIを開発できる人材を目指します。

これからの日本は少子高齢化になりAIの需要がかなり高まっており、必要とされる人材になります。すでに情報系の学部に入学が決まった生徒様・AIには興味あるけど何をすればいいのかわからない生徒様にお勧めです。

※生徒様の基礎学力によって授業の内容及び期間が変更しますが、中学の数学が身についている前提で話は進めます。

以下カリキュラムになります。

1. AIの基本概念とPython入門

日程1-2回: AIの基本概念

・AIの定義と基本的な概念の理解

・強いAIと弱いAIの違い

日程3-5回: Pythonプログラミング基礎

・変数、データ型、制御構造

・関数、リスト、ループ

日程6-8回: Pythonプログラミング応用

・ファイルの操作、エラーハンドリング

・オブジェクト指向プログラミングの基礎

2. 確率と統計

日程1-3回: 基本的な確率と統計の復習

・確率、期待値、分散などの基本的な概念

・統計的手法の基本原理

日程4-6回: 機械学習との結びつき

・機械学習での確率分布の利用

・ベイズ統計と機械学習の関連

3. 線形代数

日程1-3回: 行列とベクトル

・行列演算、ベクトル演算の基礎

・行列とベクトルの応用例

日程4-6回: 線形代数と機械学習

・特異値分解（SVD）、固有値分解の理解

・主成分分析（PCA）と線形回帰の関連

4. 機械学習とディープラーニング

日程1-3回: 機械学習の基本概念

・教師あり学習、教師なし学習の理解

・特徴量、ラベルの概念

日程4-6回: ディープラーニングの基礎

・ニューラルネットワークの基本構造

・活性化関数、誤差逆伝播法

日程7-9回: プロジェクト演習

・ディープラーニングを使用して簡単なプロジェクトを実施

・プロジェクトの評価と調整

5.応用と発展

日程1-4回: 応用例と発展的なトピック

・自然言語処理、画像認識、強化学習などの応用例

・最新のAIトピックスや研究動向

6.倫理と課題、AIの未来

・AIの倫理的な課題と解決策

・AIの将来的な可能性と課題

終わりに

このカリキュラムは高校数学の知識を基に、機械学習とディープラーニングの理論を深め、Pythonを用いて実際のプロジェクトに取り組むことで実践的なスキルを身につけるものです。学習者が自ら課題に取り組むことで理解を深め、AIに関する知識とスキルを高めることが期待できます。