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スライド資料
授業の概要
こんな人にオススメ
ディープラーニングについて学びたいが難解な数式が多く挫折してしまったことがある方
授業のポイント
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ディープラーニングの登場により、物体率の誤り率は25%→4%まで改善された
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ディープラーニングができることは、入力と出力の1対1の関係で考える
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ロボットの動きとディープラーニングの関係性
チャプター
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自己紹介
00:43 -
コース全体の流れ
00:58 -
本授業の概要
00:14 -
ディープラーニングとは
00:27 -
ディープラーニングが注目される2つの理由
00:26 -
ディープラーニングの精度改善例① 物体認識の誤り率
01:30 -
ディープラーニングの精度改善例① 音声認識の誤り率
01:04 -
人工知能 (AI) とディープラーニングの関係
01:17 -
ディープラーニングができること
00:38 -
① 文章分類
00:18 -
② 画像分類
00:24 -
③ 音声認識 (文字起こし)
00:28 -
④ 翻訳 / 要約
00:57 -
ディープラーニングの活用事例
00:33 -
活用事例の解説
01:29 -
本授業のまとめ
授業紹介コメント
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先生
西鳥羽 二郎
最近ディープラーニング、深層学習、AIといった言葉をよく聞きます。すごそうだけど、それが何なのかよくわからない。AIとか機械学習という言葉も一緒に聞くけど、ディープラーニングとの関係もよくわからない。そんな風に感じたことはないでしょうか。
この講義ではディープラーニングとは何なのか、ディープラーニングってどんなことができるのか、ディープラーニングがどのような背景で出てきたのかを紹介します。また、なんとなく理解していても実際にどう動いているかわからないという人のために、どのような計算をしているかも紹介します。複雑な計算をしているディープラーニングですが、この講義ではベクトル・微分・行列など高校数学の範囲で基本的な仕組みを紹介します。