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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?~
サラッとなぞるAIの仕組みへようこそ!今回のテーマは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)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
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
pomu77
IT・WEB・エンジニア
本やテキストからではイメージしにくい内容が理解しやすく説明されていた。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
理解できました。
が、何とも深すぎて、事実そうなんでしょうそう簡単ではないと思います。
もう少し深めたい。
stakky
メーカー技術・研究・開発
深層学習の基本を「あんぱん」を通じて理解できました。この特徴を理解して、AIに向き合いたいと思います。
nabezo1962
人事・労務・法務
なるほど。
こういうやり方をすればコンピューターに物事を教えることができる、と考えた人はすごいと思います。
sasurai71
営業
AIについて体系的に学んでいき、お友達になりたい。
test_
メーカー技術・研究・開発
ほかの動画と合わせてみることを前提に作られているのかもしれませんが、本動画単体では深層学習=画像処理とミスリードする懸念があるように思いました。また深層学習と書いておきながら、一層の並列処理のように説明しているところは誤解を招く可能性があるように感じました。
理系の自分としては、単純に層を増やすことで表現力が上がっていく、深層学習を用いた例(画像処理や音声認識、言語処理)ば別の動画で説明する、としたほうがしっくりきます。
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。
c-h-i-k-a
経営・経営企画
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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。
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。
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
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。
koichi003
人事・労務・法務
深層学習の仕組みが少し理解できた
oyobe_y
営業
AIの理解を深めていきたいと思う
stshige
営業
いまのところ思いつきません。
seiichi_inoue
マーケティング
さらっと教養ですね。
tomtotm
メーカー技術・研究・開発
良く理解できました。AIを知ることは自分がどう考えているかを知ることですね
kamakuramm
その他
ニューロンの仕組みがよくわかりました。
人間の脳がものすごい速さで処理が行われていると驚きました。
tohrut
専門職
ニューラルネットワークは 入力層・中間層・出力層の 3つの層で構成
そして入力された情報に対して、正しく判断するために情報の重みと閾値の調整を 繰り返して学習
深層学習ではこのニューラルネットワークの層を複数重ねる
kinase007
営業
真相学習は情報量が多いだけだと思っていたが、違うっていうことがよくわかりました。
ami-pero
マーケティング
AIを活用していく業務はまだないのですが、
想像よりも簡単な仕組みだったので、使えるものから使っていきたい
dome_sugiyama
その他
すごく分かりやすく、サラッとですが理解しました
yurina_2024
経理・財務
Deep learningには前から興味があったが、よくわかりました。ますます興味がわきました。学習を進めます。
gun-boy
メーカー技術・研究・開発
深層学習の仕組みが少し理解できました。
koh-i
営業
基本的な知識をまなべた
higuchi_561
人事・労務・法務
重みと閾値は分かるのですが、色や形、大きさや表面の状態、トッピングの有無などのタラメータについての接異名が無かったように思います。
少し端折りすぎているのでは?
w371173
経理・財務
深層学習の独立した学習能力機能に驚きました。