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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。
コメント368件
aqueous
学んでいるといかに人間の理解の仕方がすごいかを感じる。
k_k_ai
このシリーズは分かりやすいです
vegitaberu
畳み込みニューラルネットワークという言葉は知っていましたが、その内容が理解できました。AIをブラックボックスにしておくのではなく、そこで何が行われているかを、少しでも、概要だけでも理解しておくことによって、AIで何ができるかとか、新しい活用法を考えるとかいったときに、役に立つと考えています。
inyourmind
畳み込みとプーリングでCNN。
ozawa_h
GLOBISでも本格的にAIについてのコースが作成されるようになったことでこれからAIがビジネスにより影響するっと感じるようになりました。
GLOBIS学び放題のAIに関するすべてのコース及び他サイトからAIの基本知識と活用方法がさらに学びます。
sphsph
考え方は理解できました。
が、何とも、そんなに簡単ではないことも理解できるので、謎は深まるばかり。
k_yuna
大変勉強になりました。
sugi54
CNNのやっていることは理解できました
pomu77
CNNで行うことが簡潔に説明されていて理解できた。
taka1962
文字情報と画像情報が同時に認識できると業務効率が上がると思います。
094447
リアルなっをパワポで描く
huta-2021
情報をアップデートし効率化につなげていきたい
pomuec
畳み込みニューラルネットワークは主に画像認識に使用される技術であり、畳み込みとプーリングによりなりたっている、視覚に特化したニューラルネットワークであることが分かった。
sekioka01
画像認識に複雑なプロセスが入っていることを知れた。特徴を抜き出し、それを単純化していくという方法であった点はとても興味深かった。業務では画像認識は使用しており、異物管理に役立っているが、レベル設定など簡単なことしか変更をしておらず、元々の原理を知れてよかった。
y-arano
最近ではCNNぐらいであれば一からプログラミングをしなくても画像さえあればモデルを作成してくれるサイトがたくさんあるので、うまく活用して業務に活かしていきたい。
k1_k
未理解の分野だったので興味深く視聴でき、また理解が深まった。いくつか英語を音読したカタカナの表記があったが、英語のスペルも併記してくれると、より分かりやすくなったと思う。
okuoku2
AIについての知識の習得になった
1250405
AI画像認識の基本として、畳み込みとプーリングを繰り返して作成した特徴マップから画像を判別していることが理解出来ました
hhmorimoto
CNNについてわかりやすくて説明いただき 改めて理解が深まりました
madara68
何となくイメージできた。
celt
画像認識のような複雑な仕組みを特徴を選び出して明確にすることとして理解した。バウンディングボックスとセマンティック・セグメンテーションのところの話がよくわからなかったが、まず意味のある画像の領域を把握して、その特徴を分析していくのだと理解した。
nabezo1962
何となくですがわかったような気になりました。
業務に応用するとなると、AIへのインプットには特徴がはっきりとあらわされている画像データを用意する必要がある、というところでしょうか。
nob_non
特徴分けと強調。「猫に似た犬」のような答えは出さないので協調した辞書との比較となるのだと認識しました。
nakata0505
コンクリートに発生する変状を抽出することに活用できる。
tomtotm
画像認識にも、より強調(特徴)を掴むという概念が入ってきたということでしょう。あいまいさの排除をすることで、画像認識の精度を向上させる手法なのですね。
kamakuramm
AIを理解することで、人間のすごさを改めて実感しました。
yurina_2024
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。学習を進めます。
koh-i
画像も複数情報の集合で、プーリングという処理が重要なものであると理解できた。
kiyama-h
分かりやすい。
シスアドで並んだ内容だが動画で見ることで理解が深まった。
higuchi_561
深層学習で出てこなかったパラメータについての説明が、このCNNの説明の中で出てきた。
w371173
畳み込みとプーリングによる画像の取り込みの仕組みが、よくわかりました。
grateful
ニューラルネットワークを学びました。
noir_hpy
画像認識の仕組みがわかりました
tmiz315
簡潔にまとめてあり、概論理解に役立ちました
bonjours
AIの画像認識の仕組みがよくわかりました。文字認識も同じですね。
n_jiro
CNNが何か概要がつかめました。
papapon
CNNという認識システムは学習を重ねて、あるものの特徴を認識する。位置情報も認識する。
70sp1208
CNNの概念が理解できた。今まで難しく考えていたが、概念自体は二つのポイントであるが、その仕組みは奥深いものであることがわかった。引き続き、AIの基礎を学んでいきたい。
toshi-iwai
畳み込みとプーリングの繰り返しで特徴データを抽出するのですね。復習したいと思います。
ryoshima
CNNの概要が分かった
n_moriyama
ニューラルネットワークを視覚にフォーカスさせた仕組みが畳み込みNN である。
ma_a80
画像認識の仕組みを知りました
chang_shin
畳み込みニューラルネットワークという訳語にしてしまったことがわかりにくくなった原因だと思う。まあとりあえずここでは、畳み込みとプーリングという言葉をキーワードとして認識しておこう。
obapanda1
難しい言葉をわかりやすく解説いただき,初めてCNNを理解することができました。
yuu3131
CNN、特徴マップがサラッと理解できた。
aki4444
以外に難しかった
もう少しやさしくしてほしかった
sh-tsujimoto
CNNの仕組みが理解できました。
kshimada
CNNのイメージがつかめました
itoyou
特徴について、猫の写真では特徴の切り出しがわかりやすかったが、実際の業務でどう分類するかが難しそうに思えた。
melmb_kw
CNNは視覚に特化したものであることが判った。自動車の画像認識に使えそうだと思った。
kazushikamimura
何となく理解できた。分かりやすかった
nagase29
CNNの仕組みがサラッと学べて全く知らない分野を知ることが出来ました。どのような時に使われているのかそれを実際にはどこで活用されているのか他の動画を見て見ようと思います。
hayashi_masaki
CNNを用いて、どのようなことができるのか理解しやすかったです
w_axl
概要は分かったような気がしますが 技術者の方と会話するにはもう少し踏み込んだ内容を理解する必要がありそうですね
t_n_chocolate
CNNについて理解することができました。
ks070341
畳み込みについてよく理解できた。
sa-yamanaka
AIについてまだまだ難しいことばかりですが、他の研修動画をみて少しずつ学んで行き業務や私生活に活かしたいと思います。
lifeline
ふむふむふむふむふむ
m-uno
CNNは、特徴を領域に分けて分析して画像に写っているものが何かを判断していることがわかりました
kaneko-ju
CNN畳み込みニューラルネットワークがどうゆうものなのか、仕組みなのか分かった
これを実践で使うにはどうすればいいか考える
また、言葉や用語を覚えなければならない
nyattatta
CNNの概念について、図や画像などで分かりやすく説明してくださったので、とても理解できました。
私が得意とするグラフィックに関係するような言語も出てきて身近に感じました。
h-kozawa
今まで学んできたどの教材よりも、CNN概要が最もよく理解できました。
rosetea
畳み込みという言葉がわかりにくいと思っていましたが、この動画でイメージが掴めました。
moveon-s
画像認識(CNN)のプロセスが分かりました。AIで出来るようになったことはすごいことだと時間しました。
m-takayoshi
ひとつを理解しようとすると、新しい言葉がでてくるので
覚えるのが大変には感じています
naoki0814
顔認識における技術としてCNNがあることがわかりました。
nona0825
CNNの概要について、理解できた。
iwc_co
建設業に当てはめて適用事例を考える。現場内は、様々な工事車両が往来している。車両の形状を認識させることで、ダンプ、生コン車、クレーン車、普通車などが何台往来したかを識別し、車両運行計画を立てて最適な計画を立案できる。
nekonyan
顔認証、指紋認証、日常的に、仕事、生活の中で使っている技術が、AI技術の、今回学んだ内容、仕組みで実現しているこをを理解できた。
oknmkcti
単語だけでも頭に入れておいて、理解はこれから
inoino2005
基本的な事がわかり参考になった。
y-shiraki
わかりやすいので次も見てます。
jll00415
コースでは簡単に説明していましたが、かなりの数のデータ蓄積が無いと判断できないと思いました。これは猫だけではなく現存しているすべての物のデータ収集がされているかと思うと少し怖い気がします。
ur_0314
畳み込みニューラルネットワークは初めて知る内容であった。そのため、理解するのに苦労したが、画像認識に非常に有効なものだということ、そしてその理由も知ることができた。
yasgoh
畳み込みとプーリングを繰り返して得られる特徴マップに基づいて、バウンディングボックスもしくはセマンティクセグメンテーションという手法を用いて、物体の判別を行うということを理解しました
fu-fu-fu
今回は、ニューラルネットワークの中でも視覚にフォーカスした畳み込みニューラルネットワークについて学んだが、そのメカニズムが知れたのが良かった。畳み込みとプーリングの繰り返しでCNNが行われているという事実に驚き、バウンディングボックスとセマンティック・セグメンテーションについての知識を得られたことが実益となった。
tnakajima1998
CNNのイメージを把握できました。
gokusi
プーリングに興味を持ちました。情報を削除して情報を特定する方法がおもしろいと思いました。
ananana
WEB検索履歴から、勝手に提案されてくる裏に沢山のシステムが紐づいている事がより解った。
fbj11987
簡単ではないなと感じながらも、知識として持つ持たないでは大きな差だと感じた為
しっかり理解しようと感じました。
satoshi1207
CNNについてさらっと分かった
takka921
画像は畳み込みとプーリング
_yama
ニュートラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークの違いが分かった。
画像認識技術のレベルが上がることで、活かせる分野が広がりそう。
s_shinichi
CNNについて、今の時点でどう業務に生かすか明確にイメージできていないが、AIについてまだ勉強不足の点も多く今後も少しづつ学習を進めていきたい。
unukunu-3
視覚に特化したCNN勉強になりました。
mikity1994
CNNが資格にフォーカスしたニューラルネットワークということが理解できた。畳み込みとプーリングを繰り返すことで画像内の特徴を個別に抜き出し、画像を認識に繋がっていることが理解できた。また、バウンディングボックスとセマンティック・セグメンテーションがよくわかっていなかったが、この動画を見てわかるようになった。
taka_miffy
畳み込みニューラルネットワーク、用語が難しいけど、動画だと頭に入りやすい。
001yy
他でも使われる用語もあり分かりやすかった。
バウンディングボックス、デザインツールでも言われるので、分かりやすい。
sales_supdoctor
特徴を全体で捉え、個別の特徴との組み合わせで考えるやり方は面白い
nakashi49
ニューラルネットワークを画像処理に最適化:CNN
CNNの主要機能:畳み込みとプーリング
CNNの最終アウトプット:特徴マップ
が理解できた。
AI画像処理で実行している処理の基本概念が理解できたことを、関連商品議論の際のバックボーンとして活かしたい。
genchawan
CNNはじめて聞く言葉でしたが理解できました。今回も興味深かった。
saijo_ky
名前は聞くけど、どういうものなのか理解できた
dansagami
画像認識の仕組みが理解できた
chihiro_s
畳み込みのワードにピンとこない。切り出しとかそういったことなんだと思ってるけど。
まずは何かを見つけてるということがすごい。
isobe2615p
画像でなくとも、通常の業務で、作業特徴を洗い出し、できるだけ、重要な点にフォーカスして、シンプルにしていくという方法は汎用性が高いと思った。自分の業務でも、意識してそのような作業工程を取りたい
makotokoma
AIの基礎、分かりました。
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cnnが詳しく分かった
申請書の受付業務に応用できる可能性がある
hayakenken
CNN概略が分かりました。自身の身の回りにある画像認識はどれもこの方式ですね。知らなかった。
takahashi-m
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)←視覚に特定 それぞれの画像の特徴を強調させる。
・情報を個別に抜き出す 畳み込み
・情報を減らす プーリング
・バウンディングボックス、セマンティックセグメンテーション
marimariiii
日常でもなじみの深いCNNが、畳み込みとプーリングを重ねる仕組みになっていることを
知りました