「G検定」AIプロジェクトの企画など新シラバスに追加、公式サイトで閲覧可能に | Ledge.ai
一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）は4月15日、2021年7月実施の「G検定2021#2」から改訂するG検定（ジェネラリスト検定）の新シラバスを発表した。 新シラバスでは、DX（デジタルトランスフォーメーション）が進む産業界における時代のニーズに対応し、より多くのビジネスパーソンに学んでもらうことを目指して、「データ×AI」の活用を企画・推進するうえで重要となるAIプロジェクトの計画・データ収集・法律／契約など、実践的な内容を追加したという。 新シラバスの内容は以下のとおり。 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）人工知能をめぐる動向〔探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習〕人工知能分野の問題〔トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ〕機械学習の具体的手法〔代表的な手法（教師
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは？：よくわかる人工知能の基礎知識（1/4 ページ） 本連載で解説してきたように、AI（人工知能）といってもそれが何を意味するのか、またAIをどのように実現するかの答えは1つではない。とはいえ、昨今の「このサービスは人工知能を活用しています」という説明は、機械学習もしくはディープラーニングのことを指していると考えていいだろう。 ビジネスでのAI活用を考える上で、これらの用語の基本的な意味や、何ができるかを把握しておくことは重要だ。これは開発に関わるエンジニアだけでなく、経営者や現場担当者にも当てはまる。そこで今回は、いまのAIブームをけん引する2つのキーワードについてあらためて解説してみたい。 連載：よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人が
【3分でわかる】AIってなんだろう - Engineerの研鑽
こんにちわ！ 現役大学生のゆきぽんずです 今日は少し硬い話になります 興味のある方だけどうぞ AIとは 第1次AIブーム 第2次AIブーム 第3次AIブーム まとめ AIとは 人工知能（じんこうちのう、（英: artificial intelligence、AI）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語。 人工知能 - Wikipedia 意味わからないですよね AIをひとことで言えば『コンピュータが自分で考え、判断できるもの』です では、AIについてもっと知るために、AIの歴史を一緒に見ていきましょう AIを知らない人向けに書いているので、ぜひAIについての知識がない人は見ていってくださいね 第1次AIブーム AIは、1966年にできた「E
存在しない“アイドル顔”を自動生成 京大発ベンチャーがAI開発
京都のスタートアップ企業であるデータグリッドは、クリエイターの仕事をAIに委ねる「クリエイティブAI（人工知能）」の開発を進めている。“何かを作り出すAI”の1つとして、アイドルの顔を「生成」するAIを作成し、今後の新しいAIの利用法を提案する。 昨今の女性アイドルの顔というと、大勢が踊り歌うユニットなどの印象から、私たち人間は「こんなイメージかな？」と思い起こすことができる。そうしたいわゆる“アイドル顔”を、ディープラーニングによって無数のバリエーションで作り上げる。京都大学発のスタートアップ企業、データグリッド（京都市左京区）が開発した「アイドル自動生成AI」が提供する機能がそれだ。架空のアイドルの顔を高解像度・高品質で自動生成し、同社のWebサイトでは生成した多くのアイドルの顔を連続的に変化させた様子を動画で紹介している。変化するどの顔も確かにアイドルらしい顔つきをしているが、それぞ
これさえ読めばすぐに理解できる強化学習の導入と実践
強化学習の位置づけ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 強化学習の応用事例 Atariの攻略 AlphaGo ロボットの自動動作獲得 ファイナンスへの応用 広告配信の最適化 OpenAI Gymを使ってQ-learningを実装してみる 状態 行動 報酬 実装 参考文献 ディープラーニングなどの機械学習技術の進歩によって、過去のデータから学習する技術は大きく進化し、写真の中に写っている対象を認識することや病気の診断、多言語間の翻訳をする性能を著しく向上させることができました。 すでにその性能は専門的な教育を受けた人間の能力と同等 [1] か超えている分野もあるほどです。 一方で、人間にはデータを与えなくとも自ら経験から学び、スキルを上達させることができます。特に何も教えられなくとも、経験からゲームを攻略することやロボットの正しい動作の仕方を学んでいくことができます。 機械学習の中でも、こ
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
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