AIの基礎：探索から機械学習まで

ハーバード大学CS50の内容をベースに、検索、知識表現、不確実性、最適化、学習、ニューラルネットワーク、言語処理まで、AIの中核となる考え方をスマホでサクッと学べるように再構成しました。直感的な例とクイズで、理論と実践を両立しながら理解を深めます。本コースはHacozyが独自に制作したもので、ハーバード大学とは提携していません。

  • 分野：AI
  • 全15レッスン・合計約86分
  • 無料で受講できます
  • 提供：Hacozy

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レッスン一覧

  1. Google Mapsはどう道を探す？

    Google Mapsの疑問から、DFSとBFSの違いを迷路で体験し、AIの探索は「候補を見る順番」で性格が変わるとつかむ体感型レッスンです。

    約2分・無料

  2. 探索の基本：目的地までの道を探せ！

    問題の要素（状態・行動・初期状態・ゴール）を定義し、DFSとBFSのメモリ構造（スタックとキュー）の違いをつかむレッスンです。

    約6分・無料

  3. 賢く探すAI：A*探索と対戦ゲーム

    見積もり情報を使うヒューリスティックとA*探索、そして相手の最善を読むMinimaxアルゴリズムを学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  4. AIはどう推理する？：命題論理と知識ベース

    人間が知っている事実や文章を記号化し、命題論理と知識ベースを使って論理的推理を行う基礎を学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  5. 矛盾を見抜く：モデルチェックと推論規則

    可能な世界を全調べるモデルチェックと、パズルのように結論を導く前件肯定や解像度規則を学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  6. 「たぶん」を数にする：確率とベイズの法則

    現実の不確実さを0〜1の確率で数値化し、手がかりを得るたびに予測を更新するベイズの法則と基準率の錯覚を学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  7. つながる確率：ベイジアンネットワークと時間変化

    複数の確率要素の関係をネットワークで可視化するベイジアンネットワークと、時間変化や隠れた状態を推定するマルコフモデルを学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  8. 一番良い答えを探せ：山登り法と焼きなまし法

    無数の候補の中から最も優れた答えを探す最適化問題と、山登り法および局所解を脱出する焼きなまし法を学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  9. ルールを守ってパズルを解く：制約充足問題

    変数・ドメイン・制約の3要素でパズルを定義し、バックトラック探索とアーク整合性（AC-3）で効率的に解く手法を学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  10. データから学ぶAI：教師あり学習と過学習

    正解つきデータからルールを学ぶ教師あり学習、分類と回帰、k-NN、過学習と汎化のトレードオフを学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  11. 答えのない世界で学ぶ：クラスタリングと強化学習

    正解ラベルのないデータから構造を見つける教師なし学習（k-means）と、試行錯誤と報酬で上達する強化学習（Q学習）を学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  12. 脳を模した計算機：パーセプトロンと誤差逆伝播

    人工ニューロンの計算（重み・バイアス・活性化関数）と、勾配降下法および誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）を学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  13. 深層学習の世界：画像認識と畳み込み (CNN)

    層を重ねるディープラーニング、画像認識に強い畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、時系列を扱うRNNを学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  14. 言語を計算する：トークン化とN-gram

    自然言語をトークンに分解し、N-gramで確率予測、さらに単語の意味を空間のベクトルで表す分散表現（Word2Vec）を学ぶレッスンです。

    約6分・無料

  15. ChatGPTの頭脳：AttentionとTransformer

    文脈付き埋め込み、Self-Attention（自己注意機構）、Transformer構造、大規模言語モデル（LLM）の動作原理を学ぶコース完結レッスンです。

    約6分・無料

このコースのテーマ

  • AIの仕組み
  • 機械学習
  • ニューラルネットワーク
  • ハーバード大学
  • CS50