サラッとなぞるAIの仕組み ~強化学習~
サラッとなぞるAIの仕組みへようこそ！今回のテーマは強化学習についてです。 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
会員限定
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
papapon
営業
音声認識は非常に高度な技術が必要ですね。
sugiyamadaisuke
IT・WEB・エンジニア
最近はAIで会話をするソフトなども進化していることは知識としてありましたが、その内容についてサラッと理解することができました。業務に直接活用できるかは分かりませんが、会話の中での話題などに利用できるのではと考えました。
ananana
販売・サービス・事務
何気なく、チャットに質問していましたが、裏の仕組みが知れてもっと大事に質問しようと思いました。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
難解です。
そんなことを考えて人間は本当にすごいです。
後は、善意で有効活用。
asekaki8001
メーカー技術・研究・開発
G検定やデータサイエンティスト検定を受験したのですが、自然言語処理などの生成AIに関する知識が定着していないと感じたので受講してみました。基礎的な部分はこの資料で復習できましたが、私はもう少し深い知識の定着が目的でしたので、別の講座も確認します。
genchawan
販売・サービス・事務
言語処理の解析についておおまかには理解できました。言語。文章の数値化に驚きです。
m-uno
資材・購買・物流
自然言語解析の発展にトランスフォーマが大きな役割を果たしていることがわかった
k1_k
経営・経営企画
よく理解できた。今後の業務に役立てたい
madara68
専門職
文章解析の仕組みが理解できた。
si_z
メーカー技術・研究・開発
音声認識の理屈が理解できませんでした(-_-;)
gokusi
販売・サービス・事務
自然言語処理をして解析すると文章の意味を数値化できる、なんて凄いことなんだろと感心しきりです。
okuoku2
その他
事前言語処理について、サラッと理解できました
yurina_2024
経理・財務
よくわかりました。AIについてますます興味がわきました。受講を進めます。
hiroki-murooka
営業
理解を深めることができました
ys_sato
経営・経営企画
自然言語処理は大変高度な仕組みで成り立っていることを理解した。
これを習得している人間のすごさを改めて感じた。
n_jiro
営業
概要はわかりましたが、もう少し細かいところまでひも解いていかないと一連の処理の全てを理解できないと感じました。
konitan1152
人事・労務・法務
自然言語処理の手順が理解できた。4種類の手順があり順番に処理され、文法的に正しい文章の場合は正しく処理されるのだろうが、文法的におかしな文章の場合にどのように補正されるのかを知りたい。
fbj02790
販売・サービス・事務
人間の言語には国ごとに文法の違いなど様々な要素があるが、それらを数値化して電算システムでAI処理が出来るようにする仕組みを考案したのは凄いことだと感心させられます。
tomokada
専門職
別コースの紹介が全く同じ
tomoyasu_kudo
建設・土木 関連職
自然言語処理を用いて、簡単な質問回答の例を作成した。
tomsou
営業
あまり馴染みのない話でしたが分かりやすい説明で良く分かりました。
pomu77
IT・WEB・エンジニア
自然言語処理で行っている作業の流れが理解できました。
lifeline
営業
なるほどですよ０－－－－
ma_a80
金融・不動産 関連職
高度な技術が使われていることがわかりました
sachi000
販売・サービス・事務
ちゃっとGPTがそれにあたりますよね。賢いこと考える人がたくさんいてすごいです
mo_o
その他
前後の文脈まで理解して回答できるところが今までにない機能ですね。すごい進化だと思います。
xingyu
メーカー技術・研究・開発
もっと学んでみたいと思いました。
sales_supdoctor
金融・不動産 関連職
ことはをわけて理解しているプロセス何すごい
t_n_chocolate
IT・WEB・エンジニア
自然言語処理については、日常的に触れる機会が多くなってきているので、とても勉強になりました。
1-100
その他
自然言語処理とは、コンピュータが人間と同じように言葉を操るための技術
素解析、構文解析、意味解析、文脈解析 により意味を数値化。
transformerによって、飛躍的に精度が向上。
h-kozawa
メーカー技術・研究・開発
よく理解できました。
takahashi-m
その他
●自然言語処理
・TRANSFORMERを応用
・文章の意味を数値に変換
・形態素解析 意味をもつ最小単位に分解
・構文解析 品詞での個々の関係性を確認
・単語を数値化は単語ベクトルで表現
・文脈解析 文章同士の関係性を考える
iwc_co
建設・土木 関連職
人間が話すような自然言語をAIに理解させるためには、文章を名詞、助詞、助動詞など細かい単位に分けてそれぞれ関連性を持たせた上で、文章に意味を持たせることを学ばせることである。
ur_0314
メーカー技術・研究・開発
文章構造を解析し、数値化することでAIでの処理を可能にしていることが理解できた。
naoki0814
マーケティング
自然言語処理とはコンピューターが人間と同じように話すことということが理解出来ました。
kazu-mishima
営業
トランスフォーマーの重要性が理解出来ました。
kawaihrm
人事・労務・法務
自然言語処理の事がよくわかりました
redsan
営業
良い勉強になりました。
nakashi49
営業
Transformer技術が自然言語処理のブレークスルーとなり、その本質が数値化とベクトル化にあることが、漠然とながら理解できた。
re-ka
経理・財務
チャットの利用時に、相手の文から、自分の最適な回答の候補を出してくれたりしますが、これなんだ、と分かりました。
4ktake
人事・労務・法務
少しずつ分かってきた感じがする。AIについて
tnakajima1998
営業
概略を理解できました。
nagase29
営業
言語を数値化して表しているのですね。そこに至るまでがまた色々とあるのでしょうが、Transformerは動画だけでなく言語処理にもいかされていることを学びました。自然言語処理は基本的な解析をおこなって言語の意味を数値化されることを理解しました。
ishibashi1975
その他
AIによる言語処理の仕組みを簡潔に理解することができました。
業務での生成AI活用に活かしていきたい。
ken0815
コンサルタント
言葉を数値に置き換える技術について知ることができた。
seishiro
営業
ありがとうございます
inoino2005
経理・財務
基本的な事がわかり参考になった。
fu-atoreichi-ma
その他
情報同士の関連性を処理できるTransformerは自然言語処理に大きなインパクトを与える。 自然言語処理とは コンピューターが人間と同じように言葉を扱えるようにするための技術。形態素解析 、構文解析 、意味解析 、文脈解析のような自然言語処理の基本的な解析を実現。自然言語処理モデルにより言語の意味を数値化。人間が話す言語をコンピューターで理解できるようにするには様々な工夫要。目的を明確にした上で解析手段を使い分けたい。
taka1962
販売・サービス・事務
コンピュータへの音声での指示が「単語」にとどまらず、「文章」で行うことができれば、きめ細かな指示を出すことができて、DXがより人間味があるものになると思います。
tmmry
金融・不動産 関連職
言語に解析処理も入り、あっという間に数値化までされるとは驚きです。
nob_non
メーカー技術・研究・開発
自然言語処理の講座でしたが、「数値化」は他の処理・要素でも共通の中間処理のようだ。
kyo1227
営業
言語処理の解析についておおまかには理解できました。言語。文章の数値化に驚きました。
koichi003
人事・労務・法務
サラッと理解できました
marimariiii
金融・不動産 関連職
自然原画処理により生活の多くが
恩恵をうけ、便利になったが
こんなに複雑ない処理がされていたのかと思うと
素晴らしいと思いました
kamiyama-shohei
その他
人間が話す言語をコンピューターが理解するためには高度な技術が必要ですね
aki4444
建設・土木 関連職
AIについてよくわかった
sugina
金融・不動産 関連職
導入としては理解しました。
094447
メーカー技術・研究・開発
議事録作成などいかがでしょう。
w371173
経理・財務
言語を数値化する仕組みが、よくわかりました。
toshi-iwai
経理・財務
トランスフォーマーによって自然言語処理が出来るようになったのですね。復習したいと思います。
drmhoyu
メーカー技術・研究・開発
生産技術に使ってみたいです
melmb_kw
メーカー技術・研究・開発
ChatGPTの基本原理が理解できた。
oknmkcti
経理・財務
AIは外国語の文法を日本語で説明してくれたりする
こういうのすごい
yuu3131
金融・不動産 関連職
自然言語処理、さまざまな解析手法が理解できた
zling412
資材・購買・物流
自然言語処理の仕組みについて理解しました。
sato_hiromori
メディカル 関連職
音声認識のロジックの複雑さに驚きました。
日常生活で何気なく利用している技術で今後も様々なところでこの技術が活用されると思う。
celt
クリエイティブ
AIが人間の言葉をどう理解しているのかに興味があったが、ある意味我々が外国語を学ぶ時の考え方に似ていると感じた。また、単純に数値化することが難しい文章の意味をさまざまな解析で行っていることがわかって興味深かった。
masahide_oi
マーケティング
トランスフォーマーによる自然言語処理解析によって、言葉を数値化してコンピュータは理解する
oyobe_y
営業
自然言語処理にてどのように言葉を判別しているのかを学んだ
katakorikei
マーケティング
日本語のように構文が難しい言語を理解させる工夫を理解しました。
dia44
メーカー技術・研究・開発
コンピュータへの音声での指示が「単語」にとどまらず、「文章」で行うことができれば、きめ細かな指示を出すことができて、DXがより人間味があるものになると思いました。
y-arano
メーカー技術・研究・開発
最近のAIの進化は本当に早く、遅れを取らないようさらっと理解することができてよかったです。
tohrut
専門職
言語処理において、言語を数値化、形態素、構文、意味、文脈と様々な解析から成り立っていることが興味深いです。
satoshi1207
営業
次はRNNについても学びたい
kshimada
メーカー技術・研究・開発
自然言語処理の数値化についてもう少し詳しく知りたいです。
moritaka0505
メーカー技術・研究・開発
文章をAIが認識する処理も多くの処理を経て数値化されている事を知った。
sa-yamanaka
販売・サービス・事務
案件が中々難しい内容でしたが、これからも必要になってくると思うので、他のコースでも学んで行きたいと思います。
gantetsu013
営業
自然言語処理などの生成AIに関する基礎的な部分を知ることができました。
maeken1969
営業
言語を数値化する、なるほど。大変な苦労があったのですね。どんなニュアンスも数値で表せるなんてすごいですね。
nekonyan
IT・WEB・エンジニア
言葉が意味するものは、人間によって解釈が違いますよね。AIは、この人間の多様性、価値観により解釈の違いを、どのように補っているのですか？数値化しているのでしょうか
tamadaa
マーケティング
今後業務で活用していくであろうツールの仕組みについて、ざっくり理解できた。
makotokoma
販売・サービス・事務
ＡＩの理解が、深まりました。
wataru_f
メーカー技術・研究・開発
AIが言語を処理できるようにするには言語を数値化（ベクトル）してあげる必要がある。これを可能にするのがTransformerである。
jack2baker
コンサルタント
自然言語処理の、形態素、意味、構文、文脈の解析の意味合いに理解が深まり、今進んでいることとこれからへの期待についても理解ができました。
sh-tsujimoto
メーカー技術・研究・開発
自然言語処理について理解できました。
itoyou
IT・WEB・エンジニア
さらっと過ぎて、これらの解析技術をどう使うのか？の前に終わってしまった。これらは別講座だろうか。
noir_hpy
経理・財務
英語の学びかたのようで、面白かったです
hhmorimoto
メーカー技術・研究・開発
AI の処理の基本が分かり 改めて すごい計算処理をしてる ということを認識しました
taka_miffy
経営・経営企画
言語を数値化する自然言語処理の仕組みがわかりました。
pomuec
専門職
自然言語処理を行う為には様々なステップがあり、意味や文脈、文構成など他方向から考えることで成り立っていることが分かった。
kaneko-ju
IT・WEB・エンジニア
自然言語処理の概念がなんとなく分かりました。
言葉を分解して、関連性を数値化しているなど 色々な工夫がされています。
aqueous
メーカー技術・研究・開発
文字面で理解するひとと想像して理解するひとがいる。機械学習よりも人間の理解の仕方がいろいろなパタンがあるので面白いだろう。
vegitaberu
人事・労務・法務
言語の数値化について、概要を理解できました。これについては、人間、自分がしていることと同じなのか、ちょっとイメージできませんでしたが、逆に、もしかすると、無意識のうちに、自分も言語に対して、このようなアプローチをしているのかと思うようになりました。
kazushikamimura
営業
一番不思議な分野だったのでなんとなくでも理解できたのは良かった
tkmaui
営業
普段何気なく使っている言葉も深く考えたらお客様との会話に通じるものがある。
k_k_ai
メーカー技術・研究・開発
良く理解することができました。
f_a-835
IT・WEB・エンジニア
自然言語を機械が学習するために、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析を行う。
⇒情報同士の関連性を処理するTransformerで自然言語処理が発展。
yasgoh
販売・サービス・事務
Transformerという言語処理モデルの登場によって、形態素・構文解析・意味解析・文脈解析といった自然言語処理の基本的な解析が可能にななった。これにより、言語の意味が数値化できるようになり、自然言語処理が大きく発展した。
nakata0505
建設・土木 関連職
AIで言語解析を行うには様々なアプローチがあることを知り、普段何気なく書いている報告書の文書もAIで解析しやすい文章とすることで、皆にわかりやすい文書が作成できるのではと感じた。
10087117
メーカー技術・研究・開発
文脈の読み方をこうやって説明されると、いままでなんとなく読み取っていたことが明確に理解できた気がします。自分が文章を書く時も、よりわかりやすいように意識できると思います。