人工知能仕事はじめ ～AIで既存業務の生産性向上を実現するヒントを教えます～ / AIP College

セミナー講演内容
１．人工知能とは？
-人工知能の定義
-人工知能の歴史（第一次・第二次・第三次人工知能ブーム）
-何ができたら人工知能と呼ぶのか（推論・探索、知識表現、機械学習）
-人工知能実現へのアプローチ（強いAI、弱いAI）

２．人工知能にできること、できないこと
-人工知能の得意、不得意(人間との対比)
-今の人工知能にできること、できないこと
（人工知能が代替できる職業・できない職業）
-フレーム問題
（人工知能研究最大の問題-時限爆弾を取り除くロボットの例）
-実用化の進むAI技術（画像系・音声系・言語系・創作能力）
-画像系（顔認識・一般物体検出）
-音声系（音声データの書き起こし結果）
-言語系（自然言語処理+画像認識、音声認識）
-創作能力（AIによる画像生成例）

３．機械学習
-機械学習と人工知能（機械学習≠人工知能）
-機械学習を理解する（機械学習の構成要素）
-アルゴリズム（識別・分類、回帰、クラスタリング、次元削減）
-主な学習方法（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）

４．ディープラーニング
-ディープラーニングのブレイクスルー（人工知能ブームの火付け役）
-機械学習とディープラーニング（人手による作業の大幅削減）

５．ニューラルネットの基本
-ニューラルネットの基本（手書き文字認識を例として）