AI勉強記まったりAI勉強記AI(人工知能)について、特にゆかりがあるわけでもない社会人が、まったりとAIについて勉強していく勉強日記です。2022-02-01から1ヶ月間の記事一覧2022-02-28G検定:本番で見る用キーワードメモG検定どうも、カタミチです。今日は、G検定の本番当日にさっと確認できるキーワードメモを作ってみようと思います。人名や年代、ディープラーニングの手法の名前あたりがあやふやになりがちなので、そのへんを中心にメモ化しようと思います。スライド...2022-02-27【G検定】模擬試験をやってみた!G検定どうも、カタミチです。...ということで、G検定2022#1まで残りわずかになりました。これまでコツコツ勉強してきましたが、現在の実力は...2022-02-26【G検定】問題集やってみました。G検定どうも、カタミチです。G検定の試験もだいぶ近づいてきました。参考書テキストも1周したので、先日買った問題集やってみました。...まぁ、一気にやったわけではなく、スキマ時間でコツコツ、という感じですね。産業への応用G検定どうも、カタミチです。G検定のテキストの勉強も今日で最後です。今日は、Appendixとして「事例集」をざっと見てみたいと思います。製造業領域では、検品に使われているみたいです。製造時における不良品の検知です...2022-02-24【G検定】クライシス・マネジメントをするG検定どうも、カタミチです。第7章もついに最後の節にきました。最後は「クライシス・マネジメント」についてですね。その2G検定どうも、カタミチです。昨日の続きで、AIシステムの実装・運用・評価のところですね。運用が始まってからは、開発者が想定していなかった使い方や悪用の可能性があります。その1G検定どうも、カタミチです。今日は、実際にサービスやプロダクトとしてAIシステムを世に出す局面の話ですね。その2G検定どうも、カタミチです。行ってみましょうかねー。その1G検定どうも、カタミチです。前回はデータの収集でしたが、今回はそのデータの加工・分析・学習ですね。収集したデータをそのまま学習に使う...かというと、まずは「加工」という作業が待っているようです。動画で集めたデー...2022-02-19【G検定】データを集めるG検定どうも、カタミチです。今日のテーマは「データを集める」ですね。AIの学習はデータがないと始まりませんから、非常に重要ですよね。AIシステムの開発には、特にデータの...2022-02-18【G検定】AIプロジェクトを計画するG検定どうも、カタミチです。今回は、AIプロジェクトの計画についてです。AIプロジェクトは、これまでのシステムインテグレーター的なシステム開発と異なり、アジャイル的なプロジェクトマネジメントを行う必要があります。いうことで、見ていきましょう。AI...2022-02-17【G検定】AIと社会G検定どうも、カタミチです。第7章にやってきました。第7章は「ディープラーニングの社会実装に向けて」ですね。Appendixを除けば最後の章になります。ディープラー...2022-02-16【G検定】問題集買いました。G検定どうも、カタミチです。今日から第7章...の前に、G検定の問題集を買ったので少しその話を。今回は、参考書のときのように電子書籍では...2022-02-15【G検定】モデルの解釈性の問題とその対応G検定どうも、カタミチです。6章の最後の節にやってきました。今回は、モデルの解釈性の問題とその対応、というタイトルですね。その2G検定どうも、カタミチです。今日は、深層強化学習の2回目です。これまでは、深層強化学習の使い方としてゲームAIにフォーカスしていましたが、今回は、実システムへの応用の話ですね。その1G検定どうも、カタミチです。「ディープラーニングの手法」の章も終盤に差し掛かってきました。今日からは深層強化学習ですね。その4G検定どうも、カタミチです。音声処理と自然言語処理分野の節は今回で最後ですね。今回は、事前学習の話ですね。その3G検定どうも、カタミチです。音声処理と自然言語処理分野の3回目ですね。今回は、トランスフォーマーというお話のようです。その2G検定どうも、カタミチです。音声処理と自然言語処理の続きです。今日は、RNN(リカレントニューラルネットワーク)についてです。畳み込みニューラルネットワークのNASNetのところでも、ちらっと出てきたやつですね。その1G検定どうも、カタミチです。画像処理の節の次は、音声処理と自然言語処理ですね。こちらもホットな分野ですよねー。世の中には、時系列データが溢れていますね。その2G検定どうも、カタミチです。昨日に引き続き、画像認識分野での応用ですね。セグメンテーションについてでした。ほう、姿勢推定ですか。その1G検定どうも、カタミチです。今日は、画像認識の進歩の流れの紹介ということになります。画像認識タスクとして開催されているILSVRCについては何度も出てきましたね。2012年にAlexNetが従来手法の精度を圧倒し、ディー...2022-02-06【G検定】深層生成モデルG検定どうも、カタミチです。前節では、データを識別するモデルがざっと紹介されていましたが、今節ではデータを生成するモデルが紹介されています。前節でも少し触れられていましたね。拡大したり回転したり傾けたり...。この辺りが深掘りされる感じですかね。その2G検定どうも、カタミチです。今日は、畳み込みニューラルネットワークの続きですね。畳み込み層とプーリング層を繰り返し重ねることで画像認識の精度が高まることは分かりましたが、まだ課題があります。その1G検定どうも、カタミチです。