タダです。
この記事は「後回し改善ウィーク」の2日目の記事になります。「Grow with Google」プログラムをご存知でしょうか？ これはGoogle が持つテクノロジーを無償で学べるプログラムです。
プログラムとしては、以下のものがありますが、今回学生・教育者向けの「はじめてのAI」講座を受講しましたので所感をまとめていきます。なお、講師は佐藤一憲さんです(@kazunori_279)。
- 個人向け
- ビジネス向け
- 学生・教育者向け
- スタートアップ向け
- デベロッパー向け
講座の概要
本講座は Udemy のアカウントがあれば無償で受けられまして、5つで構成されています。
講座終了後には、修了証をもらえます。
本講座を受講して
本講座では、そもそも AI テクノロジーについて知らない方に向けての講座となります。どんなことが学べるかという以下のことです。
簡単に学んだことをまとめます。
AI テクノロジーの分類
AI テクノロジーは以下の画像のように AI の中に機械学習やニューラルネットワーク、ディープラーニングが内包されています。内側に行けば行くほどより複雑な処理を行うことができます。複雑な処理の例として、画像認識、音声解析、文字の解析などがあります。
AI テクノロジーと従来のテクノロジーとの比較 / 機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングの概要を掴める
AI テクノロジーの良さは、画像認識を開発する場合、従来のシステム開発だと人が画像を認識するルールを決めていたが、そのルールをコンピューター自身で学んで決めるように自動化できることにあります。これにより人手は介さずに膨大なデータを処理することが可能になり、人はその分別の注力したい作業に注力できるようになります。
AI テクノロジーが定義するルールには判断を間違わないためのパラメーターである「重み付け」を使って判断します。その重み付けをつけて、ニューラルネットワークがどのようにルールを作っていくのかを直近的な見ていけるのが、「Tensorflow Playground」です。単純な問題であればそこまで層は深くないですが、3つ以上のパラメータをつける層(隠れ層)が増えるとそれはディープラーニングとなります。
AI の事例を知ることができる
事例として紹介されていたのが、まずキューピーさんの事例です。画像認識の技術を使って素材を分類しています。
また、欲しいお菓子を言うとロボットが選別して拾ってくれるロボットの事例もあります。これは自然言語処理と画像認識の技術が使われています。
人力で頑張ってきた作業を、コンピューターがサクッと作業してくれることで、人は時間が生まれ、他の注力したいことに時間を充てられます。AI を使って解決できる問題があったとして1から AI の仕組みを作れなくても大丈夫です。今は Googleはじめ、AWS、Azureなどのクラウドサービスが AI に関するサービスを出しています。これらのサービスを使ってやりたいことを試してみるところから始めてみると良いと思います。
参考情報
受講後のネクストステップ
受講後のネクストステップも講座内で紹介されていますが、「Grow with Google」プログラム載っているところで「ML Study Jams」を紹介します。
これも無償のトレーニングプログラムになっており、「QWIKILABS」上でオンライン学習するコンテンツになっています。初級者向けコースと中級者向けコースがあるので、本講座を学んだ後は初心者向け講座での勉強を進んでいくのをお勧めします。期間は限られていますが、5/22が終了期限のようなので興味を持っている方はお早めに申し込みを！
まとめ
AI テクノロジーはバズワードになり、僕のように興味を持っている人も多いと思います。そんな方は、1時間ほどで完了する「はじめてのAI」講座を使ってテクノロジーの概要や事例を学んで AI の世界でワクワクしませんか？
