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高校数学だけで理解するディープラーニング
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第2回

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ディープラーニングの仕組み (アルゴリズム)

2022年6月20日 15min
ディープラーニングの仕組み (アルゴリズム) play_arrow おためし受講

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授業の概要

ディープラーニングを構成するニューロン / パーセプトロン / マルチレイヤーパーセプトロンとは何か？どのような仕組みで動いているのか？について学びます。

 

【受講対象者】
全般

 

【レベル感】
AI人材育成の第１歩を踏み出すための入門授業

本授業では行列の計算を扱います。行列のついて学びたい方は、『AI人材に必要な高校数学：データ分析・関数・微分・ベクトル・確率』の第８回、ベクトル後編　ベクトルと行列の関係性を知る をご覧ください。

授業のポイント

  • done

    ディープラーニングを構成する最小単位のニューロンは、簡単な四則演算で成り立っている

  • done

    ニューロンの計算を複数組み合わせたものが、パーセプトロン

  • done

    パーセプトロンや構造/層を複雑にしたものを総称してディープラーニングと呼ぶ

担当の先生／パーソナリティ

チャプター

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本授業の概要
00:47
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ニューロンとは
00:42
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パーセプトロンとは
00:37
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パーセプトロンの計算例
00:52
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パーセプトロンの限界
00:31
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パーセプトロンの拡張 (2つの解決策)
00:12
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解決策① 活性化関数を用いる
01:12
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解決策② 中間層を繰り返し適用する (マルチレイヤーパーセプトロン)
01:30
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マルチレイヤーパーセプトロンの限界
03:04
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構造や層に特徴を持つネットワーク
01:02
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複雑なネットワーク例　Transformer
00:55
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本授業のまとめ