ホジキンさん，ハクスレーさんが作ったモデル式は，65年経った今でも脳神経系の分野で非常に有効で使っている人はたくさんいます． 脳を研究している研究者はすでに知っているかもしれまでんが，これから脳分野の研究をしたい！と志す方はぜひ，理解を深めてください！ ニューロンの活動電位について少し，ニューロンの活動電位についておさらいしておきましょう． ニューロンは中心部に信号を処理する細胞体があって，周りに多数の短い樹状突起と長く伸びている軸索によって構成される単一の細胞です． 樹状突起は，ニューロンの受容経路であり，軸索は伝送回路の役割を持っています． 上の絵からも確認できると思いますが，どのニューロンも軸索の先には他のニューロンの樹状突起があり，情報伝達リンクを作っています！ また脳内のニューロンの数は膨大で，例えばヒトの脳のビー玉ほどの大きさの領域には三億個程度，ニューロンが含まれているのです

こんにちは．けんゆー（@kenyu0501_)です． 今日は，自然言語処理についての記事を書きます． この自然言語処理もかなり面白い技術だと思います． おいら達人間がコミュニケーションをするときの言葉（例えば日本語とか）は非構造のデータですよね． もちろんそれは0か1かの世界ではないです． つまり，コンピュータのような構造化された通信ではないのですね． 人間が話す非構造な言語を機械的にどうのように処理していくか，というものは興味深い研究分野だと思います． 実は，この自然言語処理に関する研究は50年以上前から行われています 自然言語処理とは！？自然言語処理(NLP)は，人間の言葉を理解し処理することを目指した技術です． コンピュータは行間を読むことができないですが，それを如何にして（人工知能を用いて）機械的に実装するかが現代の大きな研究テーマだと思います． 未だ人間のようにストレスフリーでペ

こんにちは．けんゆー（@kenyu0501_)です． 今日は，話題の人工知能の根源になっている「機械学習」そのものについて取り上げます． といっても，あまり説明する必要がないくらい，日常に溶け込んできていると思います． 機械学習は，簡単にいうと，「データを反復的に学習して，ある法則を見つけること」です． または，「自然的に人間が物事を判断できるような仕組みをコンピュータに学習という定義で置き換えたもの」です． ものすごく期待値が高かった「人工知能」ですが，最近の傾向だと「機械学習」に関する関心が徐々に高まってきていると感じます． Google 検索数の比較を貼っておきます． つまり，世の中の関心は，ざっくりとした「人工知能」への過度な期待から，「機械学習」を着実に理解して使っていけるようにしよう，ということが見受けられます． また，ディープラーニングもついでに表示しましたが，やっぱり「機械

人工知能の歴史ざっくり振り返り実は人工知能の技術は，「ブーム期」と「衰退期」を繰り返して今があります． 一般に，衰退期のことを「冬の時代」と呼んだりします． 人工知能の大まかな歴史を以下の年表にまとめました． 第1次AIブーム一番初めのAIブームです． 1956年には，ダートマス会議が開かれ，初めて「人工知能」と呼ばれましたね． その後，1974年までAIの技術や研究に注目が集まりました． コンピュータによる「推論」や「探索」の研究が進みました． その結果，特定の問題に対しては，解が求まるようになりました． この時代の成果は以下です． 手段目標分析自然言語手段目標分析とは，目標を達成するため一歩一歩推論して考えていくことです． 解がもとまらないときには，バックトラッキング（解を力任せの探索にしない）という手法を入れてます． この頃の自然言語（ジョセフ・ワイゼンバウムのELIZAが有名）は，

ここでは，G検定対策として，おいらが得たディープラーニングの知識を極力わかりやすくまとめておきますので，勝手にご覧ください． では，本記事第一回目は「人工知能とは？」です． 人工知能についての基本的なことを確認していきましょう． 人工知能は誰がつけたか！？人工知能 (Artificial Intelligence)は，AI（エーアイ）と略されることが多くて，最近は至るところで使用されており話題になっていますね． そもそも人工知能という言葉が使用されたのは，1956年からです． コンピュータ科学者として世界的に知られる人たちが集まったダートマス会議（研究会）で，主催者のジョン・マッカーシーがここで初めて提唱しました． （絵はそれぞれwikipediaから引用） ダートマス会議に参加した人たち，超豪華ですね． ジョン・マッカーシーマービン・ミンスキーネイサン・ロチェスタークロード・シャノンレイ