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【ディープラーニングG検定対策】人工知能をめぐる動向

G検定シラバス「人工知能をめぐる動向」の範囲の対策。 難易度は中程度で、過去問、問題集で凡そフォローできる。 STRIPSは1971年 Richard FikesとNils Nilcsonの自動計画AI SHRDLUはCycプロジェクトから2001年にOpenCycとして公開される。
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【ディープラーニングG検定対策】人工知能(AI)とは

G検定シラバス「人工知能(AI)とは」の範囲の対策。 基本的に難易度への影響は少ない部分であり、過去問、問題集だけの対策で十分と言える。 アーサー・サミュエルの発言 "明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野" 各ブームの終焉理由は把握しておいた方が良い。
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ディープラーニング、機械学習の基礎数学

微分係数の定義。 導関数の公式。 偏微分。 ベクトルの和。 行列の和。 行列の積。 統計学。 相関。
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ディープラーニングの法律、倫理、現行の議論

AIプロダクト開発の工程を通じて関連する法律、倫理、現行の議論について記載する。 プロダクトを考える。 データを集める。 データの加工、分析、学習。 実装、運用、評価。 クライシスマネジメント。
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ディープラーニングの産業への応用 その2

産業への応用の応用例を列挙。 タクシー需要予測。 来店者情報。 無人コンビニ。 多様な作業。 物流。 農業。 金融。 学習。 インターネット関連。
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ディープラーニングの産業への応用 その1

G検定対策はこちら はじめに 産業への応用の応用例を列挙。 ものづくり 不良品検出 「不良品が発生する頻度が少ない」ことが課題。良品データのみの特徴を抽出し、その差分で不良...
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ディープラーニングの研究分野 その3

ディープラーニングの研究分野である、音声認識と強化学習について記載する。 RNNの聴覚、音声分野の成果としてWaveNet(ウェーブネット)が存在する。 WaveNetは音声合成(Speech synthesis)と音声認識(Speech recognition)の両方を行えるモデル。
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ディープラーニングの研究分野 その2

ディープラーニングの研究分野の一つである、自然言語処理分野について記載する。 word2vecは、「単語→ベクトル」の意で、ベクトル空間モデルや単語埋め込みモデルとも言われている。 "単語の意味は、その周辺の単語によって決まる " という言語学の主張をニューラルネットワークで実現したもの。 有名な例は以下。
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ディープラーニングの研究分野 その1

物体を検出することと、物体を認識することは別 しかし、「物体を認識」する過程で「物体を検出」している可能性もある 物体検出は矩形のバンディングボックスと画素単位のセマンティックセグメンテーションに分けられる。 双方をくみあわせることでインスタンスセグメンテーションが実現可能。 R-CNN→fast RCNN→faster RCNN。
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ディープラーニングのテクニック その4

ディープラーニングの合わせ技のようなものが存在。 それらについて記載する。 教師あり学習、教師なし学習以外に強化学習と呼ばれる分野も存在する。 強化学習とは「行動を学習する仕組み」になる。 教師あり学習と混同し易いが、一連の行動系列の結果としての報酬を最大とするように学習する。 明確な答えがあるわけではない。
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