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--- startup-guide [2020/09/01 (Tue) 10:33] – 作成 sonk414
+++ startup-guide [2021/09/16 (Thu) 11:50] (現在) – 2021年度第2回に向けた記述の一部修正 jones
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 ====== 予備コースガイダンス ======
-===== はじめに =====
-===== 人工知能基礎 =====
+農業情報研究センターの AI 人材教育プログラムは、初級、中級、および応用の三つのコースで構成されています。初級および中級コースは、農研機構のスパコン「紫峰」を使用して、実習しながら AI の根幹技術である統計や機械学習を学ぶことを目的としています。また、応用コースは、不定期で開催され、AI の第一線で活躍されている先生方による招待講演を通して、AI への理解を深めるためことを目的としています。
-===== 数学基礎 =====
+AI を学ぶには、数学や統計などの基本知識が欠かせません。また、AI を作り上げるためには、AI に関するリテラシーやプログラミング言語に関する基本知識も欠かせません。初級コース 3 日間、中級コース 3 日間という限られた時間の中で、「使える技術」を習得するためには、時間を有効に利用する必要があります。このため、AI 人材教育プログラムでは、独学できる内容については積極的に独学で習得することを薦めています。その上で、スパコンを使った実習などのような**独学が困難な内容を初級および中級コースに割り当て**ました。
-===== 統計基礎 =====
+予備コースは、AI 学ぶ上で必要な AI リテラシー、数学基礎、統計基礎、およびプログラミング基礎をまとめた学習コースとなっています。予備コースで取り上げられた知識をすべて熟知する必要はありませんが、以下に示した事項が既知（習得済み）であるものとして、初級・中級コースが行われます。
+  * 人工知能基礎
+    * 人工知能にできることとできないことがあることを知っている。
+    * 人工知能を勉強するには、数学・統計・プログラミング言語をまず学ぶ必要があることを知っている。
+  * 数学基礎
+    * ベクトルの線形結合や内積について理解している。
+    * 行列の固有値と固有ベクトルの求め方がわかる。（自分で導けるようになる必要はないが、ベクトルの計算式を見て意味がわかる。）
+    * 微分で関数の最大値および最小値を求め方がわかる。
+  * 統計基礎
+    * 平均値、中央値、標準偏差を説明できる。
+    * 期待値、分散を説明できる。
+    * 正規分布の特徴を説明できる。
+    * 基本的なグラフの作り方および見方がわかる。
+  * プログラミング基礎
+    * プログラミング言語（Python または R）で簡単なプログラムを作ったことがある。
+      * リスト（配列）とディクショナリ（連想配列、ハッシュ）を難なく使える。
+      * if, for, while 構文を難なく使える。
+    * 関数を定義したり、関数を使ったりすることがある。
+以上の項目をすでにご存知の方は予備コースを受ける必要はありません。一方で、復習しておきたい項目がある場合は、その項目に関する予備コースのみを受ければよいです。
+本予備コースは、インターネットで公開されている資料やオープンコースウェア（OCW）などを利用しています。近年、ハイクオリティな大学や大学院の講義資料や講義映像が OCW として公開されています。これらほとんどの講義は、教育目的であれば、無償で利用できます。本予備コースでは、公開された資料の中から、いくつか初級・中級コースに関連する内容を取り上げて作成しています。受講者の皆様は、上記の確認事項を念頭に、予備コースを受けていただければ、初級・中級コースをスムーズに受講できるようになります。
-===== プログラミング基礎 =====