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G検定対策メモ(ディープラーニング基礎)

G検定対策のために作成したメモです。

※個人メモなので間違っている可能性があります。
正確な内容は下記、G検定の公式テキストを参照ください。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

人工知能(Artificial Intelligence)とは?

1956年アメリカで開催されたダートマス会議においてジョン・マッカーシーが初めて「人工知能」という言葉を使った。
推論、認識、判断といった人間と同じ知的な処理能力をもつ機械と言われる。

だが、人工知能は何か?というしっかりとした定義は未だにない。

人工知能のレベル

レベル1:シンプルな制御
あらかじめ振る舞いが決められており、その通り動く製品

レベル2:古典的な人工知能
探索・推論・知識データを利用した複雑な振る舞いが可能

レベル3:機械学習を取り入れた人工知能
サンプルデータを基に学習

レベル4:ディープラーニングを取り入れた人工知能
学習に及ぼす特徴量を学習する

人工知能の歴史

第一次AIブーム(1950年代後半~1960年代)

・推論・探索の時代
・トイ・プロブレムは解けるが、複雑な現実の問題は解けない

トイ・プロブレム(おもちゃの問題)とは?
複雑な問題をコンピューターが扱えるように本質が損なわない程度に簡略化したもの。

第二次AIブーム(1980年代)

・知識の時代
・エキスパートシステムを用いた実用的なシステム

エキスパートシステムは知識ベースと推論エンジンから成る。
知識ベース :「もし・・・ならば」という規則による知識の集まり
推論エンジン:知識ベースを用いて推論を行うプログラム

第三次AIブーム(2010年~)

・ビッグデータを用いた機械学習
・特徴表現学習(ディープラーニング)
・シンギュラリティーへの懸念

シンギュラリティー(技術的特異点)とは?
レイ・カーツワイルが自著「The Singularity is Near」で2045年に到来すると述べた。

人工知能が人間を超えて文明の主役に取って変わる時点のこと。
有識者の中でも肯定・否定の意見が分かれている。

機械学習

人工知能のプログラム自身が学習する仕組み
サンプルデータが多いほど、望ましい学習結果を得ることが可能である。
2000年以降ビッグデータというキーワードと共に注目を集めるようになった。

深層学習(ディープラーニング)

機械学習の1つであるニューラルネットワークを多層にしたものがディープラーニングと呼ばれる。

ニューラルネットワークとは?
人間の神経回路をマネすることで学習を実現しようとするもの
元祖は単純パーセプトロンというニュートラルネットワーク

地道な研究の積み重ね、データ量の増加、ハードウェアの能力向上によりディープラーニングが躍進する。

次回以降は深層学習(ディープラーニング)の問題点も記載していく予定です。

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