サラッとなぞるAIの仕組み ~深層学習の仕組み~

ak15

メーカー技術・研究・開発

演算を掛け合わせて深層学習が成り立っていると事がよくわかりました

izana_izana

営業

仕組みが理解できた
G検定試験にも興味がわいてきた

rhst

メーカー技術・研究・開発

深層学習を理解するのに、身近なあんぱんを事例としており分かり易い
仕組を深堀すると複雑そうに感じるが、分かり易い解説を見ながら学習していきたい

nwike

経理・財務

深層学習のためには母集団となるデータが必要。そこから特徴を見つけ出して、重みと閾値を決めていくことは、人間の思考の過程でも役に立ちそう。

cristal1990

メーカー技術・研究・開発

G検定のテキストと比べると分かり易いが、重みや閾値に関してもう少し説明が欲しかった。

ha_kimura

IT・WEB・エンジニア

再度復習して深層学習の理解を深めたい

isshikit

その他

「サラッとなぞるAIの仕組み 深層学習の仕組み」を受講して得た知識を業務や日常に活用する方法は多岐にわたると思いました。まず、深層学習の基本概念であるニュートラルネットワークは、複雑なデータ解析に使用できます。業務で大量のデータを扱う場合、例えば顧客の購買態様を分析することにより、より精度の高いマーケティング戦略を立案することが可能になってくると思います。
ニュートロン同士のつながりに基づく情報の重要度「重み」、そして「閾値」を調整することで、それぞれのデータが持つ価値を評価し、必要に応じて次の層に伝える方法は、社内のデータ分析プロジェクトにも貢献でき、これは、問題の解決手法を自動化し、効率的な成果を実現するための基盤となりえると思いました。
日常での応用としては、個人的なスケジュール管理や情報選別など、意思決定をサポートするAIアシスタントを活用することが挙げられます。深層学習を活用することで、複数の条件を考慮した予測や推奨が得られ、より効率的な行動を取るアシストとなり、これにより、時間の効率的な利用や、豊かな日々を送ることが可能になってくると思いました。

shota-anan

メーカー技術・研究・開発

ニューラルネットワークの原理は分かるが何故ニューロンの様な処理が出来るのか分からない。

tamakayo

その他

そもそも脳の仕組みを深く考えたことがなかったので、仕組みが分かって面白かった。あまり馴染みのない単語も多く出てきたので、併せて学んでいこうと思いました。

norinori7

人事・労務・法務

ディープラーニングの仕組みはずいぶん前から出ていたが、スパコンを使っていたイメージが強かった。これが身近になったので、よりイメージでき手短に活用できるものはないか探し当てることが重要だと考えました。

muratahiroyuki

販売・サービス・事務

ディープラーニング＝深層学習と思っているのですが、当研修で「ディープラーニング」という言葉がでてこないのは、なぜでしょうか？

yukisan3333

営業

ニューロンの気付きの精度および働きはすばらしい

hrk_511

その他

深層学習の仕組みをサラッと理解したことで、人間の理解して判断する過程に対しても応用ができるのではないかとふと思った。それは日頃のコミュニケーションにも役立ち、必要な情報を他社から得たいときの情報の引き出し方にも応用ができそうな気がした。

roji

経営・経営企画

AIの深層学習が段階を経て判断するということが平易な説明でわかりやすかった　業務に活かしたい

dawasan

クリエイティブ

画像認識の仕組みをここまで丁寧に説明してくれる動画は初めてだった（逆に、聞けば聞くほどよく分からなくなってしまうが…）。
あと、こんなに難しいことをサラッとやってのける人間の脳ってどうやってできたんだろうといつも思ってしまう。

tera_11

経営・経営企画

深層学習は重みとしきい値で判断することを理解しました。
ただ重み付けの数を増やし過ぎた時、しきい値を優に超えてしまい正確な判断が出来なくなるのではないかと思った。そうした場合重み付け項目の選択と、しきい値をどのくらいいの数値で設定するのか、そしてそれら2項目の数や値の見直しを行うとき、どのような基準で変えるのか、その変更が正しく行われていることの証明をどのように行うのか、複雑な処理が必要ななるのではないかと思いました。
考えるてみると、AIとは随分と複雑な処理を見えないところで行っているのではないかと、この映像から考えることが出来ました。

pepepe1206

IT・WEB・エンジニア

最後の例えがわかりやすかった

mr_shinshin

メーカー技術・研究・開発

深層学習の仕組みが重み、閾値の2つだと理解できた。
そのため、使用する際に、重みをもう少し調整した方が良い、または、閾値が適切ではないなど、ポイントを分けて考察ができそうだ。

hiroto-morimoto

その他

深層学習をかみしめながらAIを活用していきたい

creamycat2025

販売・サービス・事務

機械学習と深層学習の違いはもちろん、あんぱんを例にしたことでニューラルネットワークの仕組みもよく理解できました。
基本的なAIへの学習方法や用語が分からなければ、当然次のステップに進めないと考えています。
いずれ受験するであろうG検定のために、この「G検定入門 ～ディープラーニング・人工知能（AI）活用の基礎知識を学ぶ～」の全動画を復習ノートにまとめて、必要なときに見返したいと考えています。

kenbow_1109

その他

人間の脳で行っていることを再現するだけでなく、人間ではキャパシティをはるかに超えてしまう膨大な数のニューロン（情報量）が存在する
この有能な存在をどう活用するかが大切。この先の進化も踏まえて、AIには使われるよりも使う側でいたい。

t1691002

営業

分かりやすく理解できました。

hiro_sansan

IT・WEB・エンジニア

◆ニューラルネットワークの仕組
・ニューロンの仕組みを模倣している
・重みと閾値で判断している
◆深層学習
・ニューラルネットワークを複数層重ねて学習している

kaito1122

販売・サービス・事務

深層学習の仕組みを理解できた

s-fukumuro

販売・サービス・事務

人間の脳（ニューロンの働き）をコンピュータで再現しAIが学習していることがわかりました。学習させるデータ量が多ければ多いほどアウトプットの精度が上がると思います。

y-ishigaki

販売・サービス・事務

最近のトレンドなので参考になります。

nebanebaokura

その他

AIの判断基準について理解できました

shinrock

営業

深層学習は、単なるプログラムされたルールに従うのではなく、データから自律的に学習し、人間には難しいような複雑な判断を行うことを可能にします。これからも様々な分野でその応用が広がっていくと思います。

ncssys

販売・サービス・事務

今まで、属人的にやっていた業務を可視化する事ができる可能性を感じた。例えば、車の事故でも、被害事故なのか、加害事故なのか入力したワードを数値化して判断する事で業務の効率化ができるんだと理解した。

sakura_

その他

AIも人間の脳と仕組みはほぼ同じ。人間が忘れたとき、AIに助けて頂くなど、いいパートナーとなりたい。

gunze360412

マーケティング

生産ラインでの検品に活用できないかを検討する。

yp-yp

マーケティング

ニューロンと似た仕組み
興味深かった

yoshihiro55

メーカー技術・研究・開発

最近話題の多いAIの、学習の仕組みが理解出来ました。業界に絡むとは現時点で思えず、実際に個人で出来るのは画像生成AI位しか無いのではと思います。

k_yuna

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

takeshimori

営業

AIを利用しているが、どのような構成かが理解出来ました。

axtyu

IT・WEB・エンジニア

深層学習について仕組みを学んだので、さらに理解を深めれるように勉強する

naya_10

経営・経営企画

この仕組みを理解した上で、AIを業務効率化に向けて応用することは検討できるかと思いました。

mkshmnwomwzrkr

メーカー技術・研究・開発

まだどの業務に活かせそうかは全くわからないので、引き続き勉強しようと思う

cazooo

マーケティング

深層学習の判断の「重み」「閾値」「ニューロンの働き」など概要がおぼろげに理解できました。さらに理解を深めたいです。

taka1962

販売・サービス・事務

業務で、場合分けが必要な場面は多いので、マニュアル業務でも深層学習の考え方で情報を整理できれば効率が上がると思います。

th0588

その他

なかなか理解に苦しんでいます。

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

tsukuda5276

経理・財務

理解できました。例があるとイメージしやすいですね。

aqueous

メーカー技術・研究・開発

ニンゲンの理解の仕方にとても類似している。

k_k_ai

メーカー技術・研究・開発

少し具体例があるとわかりやすいかなとおもいまいした。

yama258hiro

人事・労務・法務

ALって帰納法ですよね。演繹的ことは、ALにはできないのか教えてほしいです。

pomuec

専門職

深層学習は人間の脳を模倣したやり方ということを知ることができた。仕組みとして、沢山の情報を重みと閾値にて評価し結論づけていることが分かった。

chiihiro

営業

G検定の勉強をしていく基礎が身についたと思う。

y-arano

メーカー技術・研究・開発

深層学習の内容をさらっと理解できましたり

hag_t

その他

直接的に業務で活躍しそうなイメージはわかないが、AIの仕組みを知る上では助けになった

okuoku2

その他

「サラッとなぞる」シリーズは、自分の知識にインプットとして役に立ちます

kshimada

メーカー技術・研究・開発

深層学習についてもっと学習したいと思いました。

yamato1875

金融・不動産　関連職

深層学習の基礎が良くわかりました。今後のAI関連学習に役立ちそうです。

1250405

その他

普段の会話の中で出てくる言葉の基本内容として、深層学習は機械学習とは中身が大きく異なることがわかりました。

soushi_0310

人事・労務・法務

ニューラルネットワークは脳の神経細胞を模倣しており、「入力層」「中間層」「出力層」の3層で構成される。

一つの層の情報が一定基準を超えると、次の層に情報を送って別の切り口で情報を解析する。

情報は「重み」「閾値」という切り口で解析され、最終的な結論を導き出す。


「重み」「閾値」は学習の都度ニューラルネットワーク自身が調整する。そのため、人間が答えを都度教え込まなくても、自力で学習を深めていくことができる。

vegitaberu

人事・労務・法務

AIと人間の思考の方法が似ているかもしれないという認識を強めました。自分が無意識にアウトプットを出している思考も、重みと閾値的なものでコントロールされているかもしれないと考えると、そのメカニズムを理解していることによって、自分の思考を変えたいときに、意識して調整できるの感と思いました。

kkumi

その他

あんぱんの例を通して、深層学習の仕組み（ニューロンのような仕組み）を大凡理解できました。今後もAIに苦手意識を持たないように、機会を見つけて学んでいきたいと思います。閾値については今一理解が及びませんでした。

shgk

コンサルタント

私たちが無意識に行っている思考のパターンをまねて、AIが学習していることがわかりました。

hhmorimoto

メーカー技術・研究・開発

ニューラルネットワークについてわかりやすい説明で理解が深まりました

madara68

専門職

特長を数値化して物質の特定をする仕組みが分かった。

komanetzi

営業

人間が正解を与えて学ぶ機械学習とは異なり、ニューロンネットワークが多くのデータから特徴を見つけ学ぶ方法が深層学習である。ニューロンネットワークは人間の脳を模倣した作りになっていて、入力層、中間層、出力層で構成される。重み付けと閾値を調整し、判断される。ニューロンネットワークが人間が気づくことができない特徴を見つけ得る点に、今まで困難であった作業を実現できるなど、技術発展の可能性を感じました。

celt

クリエイティブ

深層学習の仕組みをあんぱんの判断に例えてわかりやすく説明してくれていた。人間ば無意識に経験から判断していることを、項目の抽出とその重み付けによって判断しているのだと分かった。

nob_non

メーカー技術・研究・開発

入力層、中間層、出力層。重み、閾値。

00840525

IT・WEB・エンジニア

深層学習を利用するにあたり、その結果の解釈や処理の理解に役立つ。

cross0313

メーカー技術・研究・開発

深層学習(ディープラーニング)という言葉は聞いたことがあったが、どのようにして判断しているのかを初めて知ることができた。得た情報を重みづけして閾値を超えたものを出力するのもので、入力層/中間層/出力層の構造であることも初めて知った。

s-eguchi

営業

何となく理解していた深層学習について理解を深めれました。

ke_ko_

営業

AIが自身で学習して判断基準をつけていくことがわかった。
人間の脳の働きを機械が学習できるなんてすごい。

masako_desu

経理・財務

人間の深層学習の仕組みを、AIも数値化して実施できることが、サラッと分かった。

y-wada_1976

経営・経営企画

深層学習についてさらっと理解できた。

m-uno

資材・購買・物流

AIの学者メカニズムの概要がわかりました。

nakata0505

建設・土木　関連職

ニューラルネットワークにおいて重みづけと閾値の設定が重要であることが理解でき、
コンクリートの変状をAI抽出する際に、どの特徴に重みをつけるか吟味しなけらばならないと感じた。

masuda001

人事・労務・法務

ぼんやりいしていたAIの仕組みが理解できたように思います。

coffee_user

その他

例えばいろいろなパンを購入し、冷凍してあったばあい、なにのパンか外観から自動的に割り出すことができる。

macmax

IT・WEB・エンジニア

ニューラルネットワークと重み付け

arino_watari

専門職

アンパンのたとえが大変わかりやすく理解できました

yamashita-y

資材・購買・物流

深層学習の言葉を初めて聞きました。あんぱんを例題にし仕組みが良く分かった。

naomaki

販売・サービス・事務

深層学習という名前は初めて聞いたので、内容が分かりました

tantamtam

販売・サービス・事務

まだ日常業務に活用は無いと思いますが考え方を理解しておくのは今後のためにも必要だと思いました。

769134

営業

AIを利用した検索に、重みのある言葉を入れることでヒットしやすくなるのではないでしょうか

seikan

その他

AIの考え方について理解出来ました。
入力層→中間層→出力層といった人間の脳（ニューラルネットワーク）を模倣して導き出しているのが良く分かった。
今後、AIを理解しChatGPなどを使って業務効率をあげていきたい。

sugawa-m

営業

ＡＩが膨大なネット情報を基に学習する方法が少し理解できた。
ＡＩが人間と同じ思考能力を有した時、人間がＡＩを利用しているつもりがＡＩに誘導されていたということになるのではないかと思った。

suwa_nobuo

メーカー技術・研究・開発

現在、教師データを用いた画像予測に取り組んでいる。深層学習について知見がないので、知見のある方と意見交換を行い、手法の選択肢として検討したい。

nekobas

メーカー技術・研究・開発

深層学習という言葉を聞いたことはあるものの内容は知らなかったが、要素に重みをつけて敷値を超えた場合に判断することを理解した。

hiro-san-2024

その他

まだ日常業務における活用方法は、浮かばないが、何となく仕組みが理解しかけた。

0032

営業

重みや閾値を変えながらの繰り返しで学習。という判断の仕組みがなんとなくですが理解できました。どれくらい繰り返して学習完了なのか、完了はなく精度が上がり続けるのか？と興味をもちました。

yanagee

メーカー技術・研究・開発

重み付けの調整について、人が行う作業なのか、AIが学習しながら調整する作業なのかが、あいまいでした。結局調整しないとならないのであれば、人の手間がかかることにも変わりがないので、自動化されているのだと思っています。総じて、あいまいな表現があるのも事実で、疑問に思わせない言葉使いに気を使って皆と共有したい。

nature

メーカー技術・研究・開発

概要がつかめてよかったです

i323

その他

アンパンの例は分かりやすかったので、同じように他のものの重みや閾値を考えてみたいと思った。

kanakana-

メーカー技術・研究・開発

全くイメージわきません。もう少し学んでみたいです。

yama____bcl

その他

なるほど…、、学習（経験値）を上げることで判断するのは人間と同じですよね。人間のように忘れるはないから膨大な情報から選択できて人間を超えていく想像が簡単にできる反面、偽情報や悪意をどう受け取るべきか等の判断力が課題になるんだろうということが見えてきました。