サラッとなぞるAIの仕組み ~自然言語処理~
サラッとなぞるAIの仕組みへようこそ！今回のテーマは自然言語処理についてです。 このコースは、初学者には少し難解なAIの仕組みや概要をなるべく優しい言葉でお伝えするコンテンツです。 AIに興味はあるけれどどこから学べばいいか分からない。G検定やDX検定に挑戦したいけど用語が難しい… そんなお悩みがある方は是非この動画でサラッと学んで、AIへの理解を一歩深めてみましょう。 ■サラッとなぞるAIの仕組みシリーズ サラッとなぞるAIの仕組み ~深層学習の仕組み~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/c0323d01/learn/steps/53326 サラッとなぞるAIの仕組み ~畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/ae27f876/learn/steps/53330 サラッとなぞるAIの仕組み ~リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは？~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/21798df1/learn/steps/53333 サラッとなぞるAIの仕組み ~リカレントニューラルネットワーク（RNN）の進化~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/64295bbd/learn/steps/53336 サラッとなぞるAIの仕組み ~自然言語処理~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/629252d5/learn/steps/53338 サラッとなぞるAIの仕組み ~音声認識~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/218304a9/learn/steps/53341 サラッとなぞるAIの仕組み ~強化学習~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/3473ce75/learn/steps/53343 ■AIについてもう少し学んでみたい方はこちらもご覧ください https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E6%B4%BB%E7%94%A8
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
sphsph
メーカー技術・研究・開発
本当にそんなことができているのが事実なのですが、どう考えても不思議すぎます。
処理の速さと言うか、深さと言うか、意味づけと言うかなんともあり得ません。
何かブレークスルーがあったんでしょうね。
jll00415
メディカル 関連職
AIの強化学習、RNN等やはり積み重ねや応用して次々と解析していく機能なのですね。動画でも静止画の積み重ねを解析して行動を予測する凄い機能だと感じました。
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
人間では意識しないで行っていることがコンピュータの場合は意識させる必要があることを知りました。
pika-pika
専門職
何パターンかあるが、状況に合わせて決まっている処理の代行
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
stakky
メーカー技術・研究・開発
RNNの考え方を理解できました。もっと深く知るには別のコースがあると述べられましたが、たとえばどのようなコースですか？ご紹介ください。
axtyu
IT・WEB・エンジニア
RNNについて業務で使うことはないが、AIの仕組みを理解するうえで学習していく
sugi54
専門職
さらっと理解できました
pomu77
IT・WEB・エンジニア
過去のデータをフィードバックして解析する流れが良く理解できましあ。
taka1962
販売・サービス・事務
時間軸に沿ったデータ処理で、業務活用幅が広がると思います。
huta-2021
メーカー技術・研究・開発
情報をアップデートし効率化につなげていきたい
horiuchi_h
メーカー技術・研究・開発
RNNは時系列データに適していると聞いたことだけはあったが、理由までは知らなかった。
その理由は、前後を比較する機能なのだとよく分かった。
aqueous
メーカー技術・研究・開発
ソフト関連ではないが、面白い内容だった。
k_k_ai
メーカー技術・研究・開発
わかりやすかったです。
pomuec
専門職
音声や動画を認識する為には再帰型ニューラルネットワークが必要な技術であることが分かった。主にはフィードバックループにて、データを蓄積かつ関連性を分析し結論づける。
sekioka01
メーカー技術・研究・開発
画像認識と映像、音声認識の違いがよくわかった。この処理ができることによって想定外の異物や異常検知に活用できる可能性を感じた。
y-arano
メーカー技術・研究・開発
わかりやすかったです。引き続き勉強進めていきます。
okuoku2
その他
どこで役に立つは、わかりませんが知識の習得になりました
vegitaberu
人事・労務・法務
RNNの概要、意味合いはわかりましたが、まだ、そのメカニズムについて、理解というところまでは追いついていないような気がします。特に、フィードバックの部分について、もう少し詳しく理解しておきたいと思います。
hhmorimoto
メーカー技術・研究・開発
改めてRNNについて簡単な説明をいただき理解が深まりました
komanetzi
営業
RNNはリカーレントネットワークと言って、フィードバックループをつかって一つ前のデータからの変化を認識することで、時系列のあるデータの認識をすることができるようになったと理解しました。長い時系列のデータだと処理に課題があるとのことで、処理の仕方も段階を経て進化していくようですね。
nabezo1962
人事・労務・法務
何だかすごい仕組みで動いていることがわかりました。
人間ってすごいな！
nob_non
メーカー技術・研究・開発
ひとつ前に認識した結果と照合≒比較して推論すののか。
k1_k
経営・経営企画
全く知らない知識なので理解が深まりました。どうやって１つ前の情報と比較するのか、常にこのロジックを適用しないのか(おそらくデメリットがあるからと推測するが）等を今後学びたい
nakata0505
建設・土木 関連職
RNNを使用することで、頭の中で行っている作業をシステムが行うことは複雑なことを知った。
これにより、行動予測ができと感じた。
s-eguchi
営業
概念は理解できましたが、具体的にコンピュータにどのように処理させてるかは気になりました。
koichi003
人事・労務・法務
RNNについて理解できた
tomtotm
メーカー技術・研究・開発
映像など、時間軸を処理するために考えられた仕組みなのですね。概念は理解できました。
kamakuramm
その他
静止画と映像や音声では処理の仕方が違うということが分かりました。
bonjours
金融・不動産 関連職
AIによる文字起こしを効率化するために、RNNの仕組みを頭に入れておきます。
yurina_2024
経理・財務
AIが様々な機能を発揮するには、フィードバック機能のように、いろいろな細やかな仕組みがあるのだと思いました。ますます興味がわきました。学習を進めます。
w371173
経理・財務
初めて聞きましたが、ＲＮＮについて 良くわかりました。
自動車の自動運転技術の進化が加速しそうですね。
ark2024
その他
興味深い内容ですが、今のところ、業務や日常に活用できるシーンが思い当たりません。
higuchi_561
人事・労務・法務
AIの仕組みの理解に役立った！
grateful
専門職
カレントニューラルネットワークを学びました。
n_jiro
営業
RNNについて概要を理解しました。
papapon
営業
フィードバックループがあればこそ、動画の動きを認識できる。
gantetsu013
営業
rんという概念を知ることかできました
paseri_2
メーカー技術・研究・開発
AIエンジニアと話をする時の最低限の共通言語となる
toshi-iwai
経理・財務
ループしながら画像情報を認識、更新していくのがRNNなのですね。復習したいと思います。
ryoshima
メーカー技術・研究・開発
RNNのフィードバックについて理解できた
n_moriyama
メーカー技術・研究・開発
畳み込みNNとRNNの違い、時間変化のあるデータには畳み込みNNは使用できずRNNが使用できる、という事を学びました。
ma_a80
金融・不動産 関連職
変化を予測していくのはすごいです
chang_shin
販売・サービス・事務
RNNはリカレンとニューラルネットワークのことで、フィードバックループがある、ということを覚えておこう。
obapanda1
マーケティング
音声，映像認識の仕組みがフィードバックループの技術で行われていることが理解できた。
yuu3131
金融・不動産 関連職
移動するモノを判断するしくみが理解できた
inyourmind
建設・土木 関連職
RNNはCNNと違って音声や映像などのデータの処理に向く。
sh-tsujimoto
メーカー技術・研究・開発
RNNについて理解できました。
aki4444
建設・土木 関連職
RNNの基本がわかった。
aksan
人事・労務・法務
RNNの処理方法の仕組みを学びました。フィードバックループがあるのだ動画や音声の処理をする事が出来る。
imahori1203
営業
さらっと勉強できました。
kshimada
メーカー技術・研究・開発
RNNのイメージはつかめました。
melmb_kw
メーカー技術・研究・開発
時系列で変化する情報を処理するための仕組みであることが理解できた。一般的な制御機器へ応用できる可能性があると考える。
zling412
資材・購買・物流
音声や映像の解析の仕組みについて理解しました。
itoyou
IT・WEB・エンジニア
本当にさらっとだったが何となく利点はわかりました。
kazushikamimura
営業
言葉しか知らなかった知識を納得のいく形で理解できた
nagase29
営業
RNNは動画や音声処理に対応した処理ということがわかりました。フィードバック処理が行われているから動いているものに対応出来るのですね。
hayashi_masaki
営業
フィールドバックループがあり時系列にそっての処理がされているのは驚きがありました。
w_axl
メーカー技術・研究・開発
色々なアルゴリズムがあるのですね
ks070341
その他
RNNがどのようなものなのか理解できた。
sa-yamanaka
販売・サービス・事務
AIの事については、まだまだ分からないことがありますが、他の動画研修をみて少しずつ学んで行きたいと思います。
lifeline
営業
へいへいへいへいへい
m-uno
資材・購買・物流
RNNは、フィードバックループを用いることで前の画像との変化を確認して動きのある画像を判断できることがわかりました。AIは、解析する情報に応じて使用するAIモデルが異なることがわかりました
komiyama34
資材・購買・物流
過去のデータを元にフィードバックできるのが画期的と感じた
h-kozawa
メーカー技術・研究・開発
RNN概要が簡潔に理解できました。
mo_o
その他
ニューラルネットワークについて、何となく理解できました。勉強が必要です。
nyattatta
マーケティング
動いているものや流れている音の認識は、一枚一枚のループから予測されて読み込まれていると知って驚きました。こういった、「仕組み」を知ることは本当に大事だと改めて認識しました。
moveon-s
資材・購買・物流
RNNの画像認識について理解しました。重複して確認する事で精度がアップするのは開発者はすごいとおもいました。引き続き内部構造について理解したいと思います。
m-takayoshi
営業
聞いた事のない言葉だった為、概要がわかっただけでも良かったです
naoki0814
マーケティング
RNNではフィードバックループが機能していることがCNNとの違いであるということが判りました
iwc_co
建設・土木 関連職
私の身近な業務でRNNを活用できるシーンは、やはり議事録の作成になる。
nekonyan
IT・WEB・エンジニア
人間の記憶では、横断歩道を渡る直前の画像、映像は複数存在する。AIが行う画像のフィードバックループの範囲は、対象は、複数存在するのか？、どのように特定、選択しているのか、最適解のフィードバックを求めているのかおしえてください
oknmkcti
経理・財務
なるほど、としか言いようがない
少しずつ勉強します
inoino2005
経理・財務
基本的な事がわかり参考になった。
nona0825
マーケティング
RNNがさらっと理解できた。
y-shiraki
販売・サービス・事務
順番を覚えるんですね。
いろんな学習のさせ方があるのだと思った。
70sp1208
その他
ＲＮＮについて、コンパクトな説明でわかりやすかった。ＲＮＮについては初めて知ったが、ＡＩについて以外に知っているようで知らないことが多くあるので、引き続き勉強していきたい。
runkuma
販売・サービス・事務
フィードバックループがある事を初めて知りました。
これを高速で処理していくには、優れた技術だと感じました。
ur_0314
メーカー技術・研究・開発
動画の情報は動画として処理していると思っていたが、画像一枚ずつの処理を連続して行っていることを知ることができた。
fu-fu-fu
クリエイティブ
まずは、畳み込みニュートラルネットワークと、リカレントニュートラルネットワークの違いが理解できた。私は映像系、音声系の仕事なのでRNNが行う、フィードバックループの仕組みが役に立つことが理解できた。
yasgoh
販売・サービス・事務
リカレントニューラルネットワークは、フィードバックループによって過去のデータを記憶しと現在のデータと併せることで時間で変化する音声データや画像データを処理する。一方、CNNは静止している画像については扱えるが、画像が変化していく場合はCNNは処理できない。
tsunakisato
メーカー技術・研究・開発
時系列の最適化計算に役に立ちそうでした。
tnakajima1998
営業
RNNの概観を理解できました。
ananana
販売・サービス・事務
RNNについてテキストに要約して教えてください。
gokusi
販売・サービス・事務
一つ前のデータを思い出しながら現在のデータを繋ぎ合わせるところが、なんとも人間くさいというか、さすがＡＩというか、面白いと思いました。
oyobe_y
営業
自動運転に使われている技術の一端を把握できた
unukunu-3
建設・土木 関連職
フィードバックループと時間の経過を処理できる、というのが言葉の響き的に奇妙に感じました。
ループはぐるぐる回る、経過は進むというイメージなのでちょっと気持ち悪い感じでした。
taka_miffy
経営・経営企画
音声や映像を認識するには、リカレントニューラルネットワーク。特長はフィードバックループがあること。
001yy
IT・WEB・エンジニア
RNNについては、もう一度確認したいと思いました。
tomokada
専門職
RNN for driving
exeo_takahashi
営業
時系列の最適化計算に役に立ちそうでした。
sales_supdoctor
金融・不動産 関連職
CNNとRNNの違い何理解出来て良かったです
hisamasa
その他
RNNの概要はできました。
nakashi49
営業
RNNが、フィードバックループを構成することで、単一の静止画では分からない時系列の情報を学習するための要素技術であることが理解できた。
shioa
IT・WEB・エンジニア
再帰型のにゅうらるネットワークの仕組み概要が分かった。
genchawan
販売・サービス・事務
ＲＮＮについて理解しました。
dansagami
金融・不動産 関連職
CNNとRNNの違いを理解できた
saijo_ky
IT・WEB・エンジニア
畳み込みニューラルネットワークとRNNと違いが理解できた。
chihiro_s
販売・サービス・事務
結局はコマの画像として扱うのかな。それがどのペースのコマなのかでいろいろ変わってきそう。
isobe2615p
その他
CNNとの違いがよく分かって、説明図が良かったです