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【生成AIパスポート】試験学習 復習の自動化動画 その4 | CNNの「畳み込み」の意味を、布団にたとえてもらった話【動画 11分20秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

Posted at

この記事は、わたしのYouTubeチャンネルにある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )

転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。

こちらが動画内容です👇


99 サムネイル 【生成AIパスポート】試験学習 復習の自動化動画 その4 _ CNNの「畳み込み」の意味を、布団にたとえてもらった話【動画 11分20秒】.png


  • 動画タイトル

    • 【生成AIパスポート】試験学習 復習の自動化動画 その4 | CNNの「畳み込み」の意味を、布団にたとえてもらった話【動画 11分20秒】

  • 動画の説明欄(一部を抜粋)

📅撮影日 = 2023-10-17(火)

ひょんなことから生成AIパスポート試験を受けることになったので、手抜きしながら、学んだことの定着(記憶の定着)をねらっていきます。

・生成AIパスポートとは?
 https://bit.ly/WhatIs-GenerateAIPassport

やり方はこんな感じです。

・初回のインプット( 座学、教材学習、ChatGPT PlusやGoogle Bardへ質問する )

・アウトプット( 学んだことを声に出す → YouTube動画化 )

・2回目以降のインプット( 自分でつくった動画をながら聴きする )
 └朝起きてすぐ( YouTube + Chromecast )

 └ジョギング中( YouTube + スマホ )

などのやり方で繰り返しながら学習します。
技能を上げるには繰り返しが大切です。
初回のインプットではとにかく集中して、2回目以降のインプットでは繰り返し学習のためにとにかく手抜きします。

動画編集をしている時に、繰り返し学習ができる点も、楽ちんだなと感じています。


⏳開始時間
 00:00 イントロ
 00:31 本編開始

 00:59 「生成AIパスポート公式テキスト」( Kindle版 )から https://bit.ly/GenAIPass-Text
  └ 「CNN」とは?( Convolutional Neural Networks とは? )

 01:18 CNNで使われる言葉の、コンヴォリューショナル( Convolutional )の普遍的な意味を、
  └ 01:30 小学校6年生でもわかるようにおしえて。
   └ "コンヴォリューショナル"という言葉は、何かと何かを混ぜ合わせて新しいものを作るという意味です。

  └ 01:58 18歳でもわかるようにおしえて。
   └ "コンヴォリューショナル"とは、数学や工学、特に画像認識や自然言語処理などの分野でよく使われる用語です。
   └ この言葉は、基本的には畳み込みという操作を指します。

 02:46 「このような操作によって、画像やテキストなどの複雑なデータから有用な情報を効率的に抽出することができます」の、具体例を2つ教えて。
  └ 顔認識と、自動運転車です。

 03:42 畳み込み = convolutional という認識で合ってる?( 日本語と英語の関係性の質問 )
  └ はい、その認識は正確です。
  └ "畳み込み"は英語で"convolution"と言います。

 04:15 大体理解できました。ただ1点、なぜ日本語訳が「畳み込み」になるか、理解に苦しむよ。
  └ 04:57 小学校6年生でもわかるような丁寧な回答
   └ CNNの「畳み込み」の意味を、布団にたとえてもらった話

  └ 05:24 18歳でもわかるような、実例を交えた回答
   └ 「畳み込み」は、数学や信号処理でよく使われる操作で、1つの関数と別の関数を重ね合わせて新しい関数を作り出すことです。
   └ このプロセスは、元のデータに新しい層を追加していくようなイメージがあり、それが「畳む」という動詞に通じると考えられます。

  └ 09:05 「畳み込み」の具体例を2つ教えて。
   └ エッジ検出( Edge Detection )と、音声認識( Speech Recognition )です。

 09:58 最後に、CNN技術が誕生したことによる便益を、CNN誕生以前と比較して、18歳でもわかるようにおしえて。
  └ 10:09 CNN誕生以前:以前の画像認識技術は、手作業で特徴を選び出す必要がありました。
   └ 例えば、画像から猫を見つけるためには、猫の耳や鼻、目などの特徴を人間がプログラムに教えてあげる必要がありました。
   └ このプロセスは非常に時間がかかり、精度も限られていました。

  └ 10:32 CNN誕生後:CNN(Convolutional Neural Networks)が登場すると、特徴抽出が自動化されました。
   └ つまり、プログラム自体が猫の耳や鼻、目といった特徴を「自動で」学習することができるようになりました。
   └ これにより、画像認識の精度が大幅に向上し、処理速度も速くなりました。


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✓ 🎥Shortened URL for this video | この動画の短縮URL ↙
 https://bit.ly/3PXDAyy

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