はじめまして、TKです。
はじめてブログを執筆するため、読みにくかったら申し訳ないです・・・。
自社業務として自己研鑽のための自己学習に取り組んでいます。
こちらに1週間学んだ内容をまとめます。
今回の自己学習では「AI」をテーマとしました。
最近はAIが人気らしいので、AIについて学べばAIとは何でどういうことに使用されているかなどを知ることができたり、AIを使用した案件に参画しやすくなるのでは?と思いました。
ただ、私自身AIについてあまり知らないため、AIとはなんだ?というところから自己学習をはじめました。
以下はUdemyで受講した講座になります。(後ろのカッコ内は講座のURLになります。)
- はじめての AI (https://www.udemy.com/google-jp-ai/)
- AIってなんだ。 イメージで理解しておきたい人のための超入門講座 (https://www.udemy.com/ai-intro/)
- 脳科学と人工知能: シンギュラリティ前夜における、人間と機械の接点 (https://www.udemy.com/brain-ai/)
1,2はAIについての入門講座、3はAIと脳科学に関する講座となっています。
さて、次からは受講した講座を簡単にまとめた内容を書いていこうと思います。
まず、そもそも「AI」とは何の略でどういう意味なのか?
「AI」とは「Artificial Intelligence」(読み方：アーティフィシャル・インテリジェンス)の略で「人工知能」という意味になります。
知能とは、人間みたいに常識や意識があり、いろいろ考えることができることなので、人工知能は人間みたいな考え方をした機械のことになります。
残念ながら、現在のAIの技術は人間のような知能を持つところまでは達していないようです。
AIという技術は過去に何回かあり、現在のAIブームの火付け役は機械学習という技術によって実現されているものになります。
2012年頃に機械学習のアルゴリズムのひとつであるニューラルネットワークを発展させたディープラーニングが画像認識や音声認識などで目覚ましい発展がありました。
従来のITは仕様やルールは人が決めていましたが、機械学習では最初にたくさんのデータを集め、それをコンピュータに覚えさせることでコンピュータが見分けるルールを自動的に探し出します。
機械学習には以下のステップがあります。
- 【学習データの準備】
お手本となる数百件～数十万件のデータを人間が集めて準備しておく - 【機械学習の「モデル」も学習】
学習データに含まれるパターンを機械学習によって抽出する - 【モデルの利用】
学習済みのモデルを分類や予測に利用する
AIは現在までにいろいろなところで活用されており、例えば食品工場では、作られた商品の形がおかしかったり、黒ずんでいるものをAIが自動的に判断してあらかじめ取り除いたり、ほかには海上にいる漁船のGPSでの位置情報をリアルタイムで集め、AIが漁船の動きのパターンを抽出し、漁業資源の乱獲をしていないかなどを監視するシステムなどがあるみたいです。
また、脳科学と人工知能については、AIについて学ぶことよりも人間の脳について学ぶことができました。
こちらはAIではなく主に脳についての機能や脳科学の歴史などの話だったため、省略させていただきます。(AIについての話は概ね1や2と同じでした。)
講座の受講内容についての簡単なまとめは以上になります。
次の自己学習は、もっとAIについて深く踏み込んだ内容の講座を受講したいと思います!
