１．AI（人工知能）の仕組みと理論
（１）AIと機械学習
（２）機械学習アルゴリズム
（３）勾配降下法と誤差関数・活性化関数
（４）ニューラルネットワーク
（５）ディープラーニング
（６）バックプロパゲーション

２．Excel，シミュレーションソフトによるAI適用実習
（１）学習（適応）ディジタルフィルタ
（２）２入力－論理回路（XOR，AND，OR，NOR，NAND）
（３）１ビット－加算器・減算器
（４）データ圧縮器
（５）時系列解析

３．Pythonプログラミング
（１）プログラム開発環境（PC，RaspberryPi）
（２）変数・演算子・制御文
（３）リスト・タプル・関数
（４）ライブラリ（Matplotlib，Numpy）の活用

４．Pythonによるニューラルネットワーク作成（PC）
（１）ニューラルネットワークの構造
（２）自作ニューラルネットワークによるXOR識別
（３）Numpyを用いた階層型ニューラルネットワークの作成
（４）Tkinterによる階層型ニューラルネットワークの可視化

５．機械学習ライブラリ（scikit-learn等）を用いたAIシステムの構築（RaspberryPi）
（１）AIシステム実装用RaspberryPiの準備
（２）アヤメ品種の識別
（３）マウスで描いた数字の分類
（４）カメラ入力の文字画像のデータ収集・学習・認識
（５）ディープラーニングを活用したじゃんけんシステムの作成・実行

≪担当予定講師≫
東京電機大学　教授　三谷政昭（ディジタル信号処理等の著書多数）、佐藤伸一