機械学習推薦システムとTikTok入門のカリキュラム案
ここでは、「機械学習推薦システム」の基礎を学びつつ、その知識が「女子高生のTikTok入門」にどう活かされているかを探るカリキュラムを提案します。
目的
- 機械学習、特に推薦システムの基本的な概念を理解する。
- TikTokの「おすすめ」フィードがどのような仕組みでパーソナライズされているかを学ぶ。
- 身近なサービスを通して、AI技術の活用例を体験的に理解する。
対象者
- 機械学習やデータサイエンスに興味がある方
- TikTokなどのSNSの仕組みに興味がある方
- 技術的な背景がなくても、新しいことを学ぶ意欲がある方
カリキュラム内容
1. 機械学習の基本をざっくり理解しよう！ (60分)
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機械学習って何？
- コンピューターがデータから学ぶってどういうこと？
- 私たちの周りのどこで使われている？（例：検索エンジンの予測、お買い物の「あなたへのおすすめ」）
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「先生あり」と「先生なし」の学習
- 教師あり学習: 正解を教えて学ぶ方法（例：スパムメールの分類）
- 教師なし学習: 正解がなくても自分でルールを見つける方法（例：似ているお客さんをグループ分けする）
- 身近な例を交えて、それぞれの違いと使いどころを説明します。
2. TikTokの「おすすめ」の秘密：推薦システムのしくみ (90分)
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「おすすめ」フィードってどうやってできてるの？
- TikTokの「おすすめ」がなぜこんなに自分に合うのか？
- コンテンツパーソナライズの重要性：なぜあなたにピッタリの動画が表示されるのかを解き明かします。
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協力し合うAI：「協調フィルタリング」
- ユーザーベースの推薦: 「あなたと似た趣味の人」が見ている動画をおすすめする仕組み
- アイテムベースの推薦: 「この動画が好きな人」が他にどんな動画を見ているかでおすすめする仕組み
- 具体的な例を挙げながら、どのようにして動画が推薦されるのかを分かりやすく解説します。
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「A/Bテスト」でより良い「おすすめ」を探る
- TikTokの開発チームがどうやって「もっと良いおすすめ」を見つけているのか？
- A/Bテストの考え方と、それがユーザー体験の向上にどう役立っているかを紹介します。
3. 言葉や感情を理解するAI：自然言語処理と感情分析 (60分)
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コメントから気持ちを読み取るAI
- 動画のコメントから「ポジティブ」か「ネガティブ」かを見分ける仕組み
- TikTokのコメント欄の傾向や、AIがどのようにユーザーの反応を分析しているかを紹介します。
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動画の意味をAIが理解する？
- 動画の説明文やハッシュタグから、その動画がどんな内容なのかをAIがどうやって把握しているか。
- 「関連動画」が表示される裏側にある、AIの言葉の理解力を解説します。