初めまして。 インターン生の小林です!
文系ながらエンジニアを目指しており、日々勉強に励んでいます。(道は険しいですが・・・)
今回は、筆者がメモをするのに必死で、写真が少なめ、文字ばかりですが、お許しを・・・・。(泣)
さて、今回(4月26日)の内容は、
「数学的知識少なめ」!
で、ニューラルネットワークやディープラーニングの理論などを理解しようという趣旨のもとで、行われました〜。(ありがとうございます!)
今回行った内容は以下の通りです。
・人工知能の歴史(現在は第3時人工知能ブームらしい)
人工知能がどれくらい前から研究されていたのか、現在の人工知能ブームとなったきっかけは?など、これまでの人工知能というものが、どのように発展していったのかを、わかりやすく説明していただきました。
・ニューラルネットワークとは?その仕組みと種類について
ニューラルネットワークとは、どのようなものであり、どのような学習方法があるのか(種類)、などを教えていただきました。ニューラルネットワークの階層を深くしていくと、「ディープラーニング」と呼ばれる領域に進んでいくらしい。(でも、どこからディープラーニングであるのかは、まだはっきりとしていないらしい・・。)
・ディープラーニングによる学習方法について
ディープラーニングをやろうとした時に、まず、どのようなPCが必要であるのか。ディープラーニングの学習はどうやっているのか(仕組み)などを、説明していただきました。「誤差逆伝播法」、「確率的勾配降下法」を使って、誤差を縮めていく方法があるが、それはどのような処理で進めているのかというのを、図を使って説明していただきました。(数式を見ると難しそうに見えるが、図にして見るとわかるこということを実感しました!)
・感想
図を使ったわかりやすい説明で、ニューラルネットワークがどのような処理されているのかというのが、よくわかった講義になった印象です。次回も続きをしていくので、理解できるようにしたいと思っていま〜す!