486
661

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

ディープラーニングを学び始めた方へ 東京大学/松尾豊教授の動画

Last updated at Posted at 2020-09-06

#1.はじめに
 ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学/松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談パネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。
 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。

#2.動画リンク
 講演には★の表示がしてあります。

□2012年
★01.Computer will be more clever than human beings
 東京大学版TEDです(もちろん日本語です)。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分)

□2013年
02.IT融合シンポジウム ~企業・研究者による先端事例紹介~
 ウェブにおけるビッグデータ活用と人工知能についての講演です。(20分)

★03.[平成25年度市民講座 第8回 :「ソーシャルメディアからの社会予測」]
(https://www.youtube.com/watch?v=Wv99Dv-tM8M)

 国立情報研究所での講演(63分)

□2014年
04.人工知能が閻魔大王になる日【PART1】【PART2】
 ニュース専門ネット局 ビデオニュース・ドットコムでの対談。素人の質問に、実に分かりやすくコメントする松尾教授が印象的。本当に頭の良い人は、難しいことを簡単に話せる人なんだと思います。(126分)

□2015年
★05.『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』
 東京大学で行った伝説的な講演です。ディープラーニング以前のAIの歴史についても充実しています。<おすすめです。>(102分)

06.人工知能の最前線~人口減・職の減少・ビジネスに与えるインパクト
 グロービスG1サミットでのパネルディスカッション。東京大学・松尾豊氏×IBM・中林紀彦氏×はこだて未来大学・中島秀之氏×スマートニュース・鈴木健氏(76分)

07.人工知能を使ったビジネス・軍事技術
 グロービスでのパネルディスカッション。茂木健一郎×松尾豊×佐藤航陽(45分)

★08.人工知能の未来~ディープラーニングの先にあるもの 【Part1/2】[【Part2/2】]
(https://www.youtube.com/watch?v=53fsWd5o2fk)
 東京大学での講演のアップデート版です(76分)

09.人工知能は日本企業の好機となるか~ディープラーニングが変える社会~
 グロービスパネルディスカッション。UBIC CTO・武田 秀樹氏×東京大学・松尾 豊氏×楽天・森 正弥氏×経営共創基盤パートナー・木村 尚敬氏(74分)

10.[意識と人工知能のギャップから 見えてきた未来]
(https://www.youtube.com/watch?v=mT_HeeCwU1M)

 茂木健一郎×松尾豊の対談(10分) 

★11.[2015 日本未来学会 セッション1]
(https://www.youtube.com/watch?v=apZI6AQcbgQ)
 東京大学での講演の短縮版

□2016年
12.[AIF2015 【静かなる変革 - テクノロジー進化と未来】]
(https://www.youtube.com/watch?v=TTcnPHNp8r8)

 Asia Innovation Forum パネルディスカッション。東京大学・松尾豊×ヤフー・安宅和人×オムロン・立石文雄×東京大学・郷治友孝×カーネギーメロン大学・川上和也×経営共創基盤・富山和彦(90分)

13.[人工知能が変える3年後の未来]
(https://www.youtube.com/watch?v=Ti8c6yfF_Yw)

 グロービスG1サミット パネルディスカッション。ソニー・北野宏明×東京大学・松尾豊×UBIC・守本正宏×ワークアプロケーションズ・牧野正幸(58分)

★14.[【SoftBank World 2016】 人工知能は人間を超えるか]
(https://www.youtube.com/watch?v=7bvfl_M5vPQ)

 東京大学での講演のアップデート版。ディープラーニングが始まってからに重点<おすすめです>。(41分)

★15.[第9回 人工知能の未解決問題とディープラーニング]
(https://ocw.u-tokyo.ac.jp/lecture_1462/)

 東京大学のOpen Course Ware。「ビッグデータ時代の人工知能学と情報社会のあり方」の第9回講義。(92分) 

★16.[第10回 記号とパターンのはざまに]
(https://ocw.u-tokyo.ac.jp/lecture_1463/)

 東京大学のOpen Course Ware。「ビッグデータ時代の人工知能学と情報社会のあり方」の第10回講義。<おすすめです。>(108分)

□2018年
17.[日本企業が世界で勝つための「AI戦略」とは?]
(https://www.youtube.com/watch?v=--pbqDxx5RM)

 グロービスG1サミット パネルディスカッション。PFN・西川氏×東京大学・松尾豊×村田機械・村田氏×DNA・守安氏×経営共創基盤・木村氏(60分)
 松尾教授曰く「希望的観測と客観的観測は分けた方がいい。Googleとfacebookが抱えるエンジニアの数, コンピューティングパワー, 今までの知見をどうやって逆転するのかを具体的に教えて欲しい」と西川氏へ切り込みが鋭い。

★18.[日本文明研究所シンポジウム第12回<特別講演>]
(https://www.youtube.com/watch?v=b1_crqRrZhM&t=4802s)

 05.東京大学での講演のアップデート版です。(120分)`

★19.[先端研究者が語る人工知能の現状 -札幌市立大学公開講座-]
(https://www.youtube.com/watch?v=cE50LTJfNgk)

 リレー形式講演。札幌市立大学・中島秀之, 東京大学・松尾豊, 公立はこだて未来大学・松原仁。0:19〜0:45(26分)

□2019年
20.[「AIの社会実装」最新事例と今後の課題]
(https://www.youtube.com/watch?v=F2yEohhyOPI)

 グロービスのパネルディスカッション。ジンズ・田中氏×東京大学・松尾氏×ブレインパッド・草野氏。
 松尾教授曰く「AIの必勝法が分かって来た。1つは競合がやる気を失うほどモデルを数多く作ること。もう1つは現場で起こっていた不具合を解消し新たなフローを生み出すこと。」は興味深い。(50分)

21.「ディープラーニングの現在地 AI研究の第一人者に聞く【前編】 【後編】
 TBSニュースのDOOでのインタビュー(37分)

22.AIとビッグデータを活用した「デジタル戦略」「サステイナビリティ」
 グロービスパネルディスカッション。川邊健太郎×住隆幸×松尾豊×島田太郎。(60分)

★23.[「意味理解と想像」ー深層学習の先にあるもの – 記号推論との融合を目指して]
(https://www.youtube.com/watch?v=_tnPdEZSSN4&t=49s)

 東京大学での新バージョン講演です。<おすすめです。>(25分)

□2020年
24.[【CafeSta】「山田太郎のおけまるチャンネル」]
(https://www.youtube.com/watch?v=HBCH2DUxXEQ&t=60s)

 自民党/山田太郎 参議院議員との対談。(52分)

25.[社会はAIでいかに読み解けるのか? 柳川範之×松尾豊]
(https://www.youtube.com/watch?v=55387o_I2aw)

 テンミニッツTV - 1話10分で学ぶ大人の教養講座。(10分)

26.[人工知能が日本の産業力を強くする~イノベーションは辺境から起きる!]
(https://www.youtube.com/watch?time_continue=9&v=4B1AKegx6kY&feature=emb_title)

 グロービスG1サミットパネルディスカッション。PFN・西川氏×東京大学・松尾氏×経営共創基盤・木村氏。(61分)

★27.[JDLA合格者の会 2020 松尾豊特別講演]
(https://www.youtube.com/watch?v=iUpJySHU7yQ&t=2040s)

 00:16〜1:06が特別講演、最新版です。<おすすめです。>(45分)

486
661
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
486
661

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?