サラッとなぞるAIの仕組み ~深層学習の仕組み~

runkuma

販売・サービス・事務

機械学習と深層学習のことが良く理解できました。
一定の閾値を超えたら情報が伝達されるということが、人間の脳のニューロンの機能がベースとなっている事が興味深かったです。

kyo1227

営業

AIの学習の仕組みを理解することで、できること・できないことが具体的にイメージがしやすくなると思いました。

sa-yamanaka

販売・サービス・事務

AIについて難しいこともたくさんありますが、人間の脳みたいに活用されているのが不思議に感じました。

70sp1208

その他

深層学習という言葉はよく耳にするが、この動画を視聴して内容が理解できた。深層学習に限らず、ＡＩの概念はわかっているようでわかっていないので、引き続き学習し、理解を深めていきたい。

kaneko-ju

IT・WEB・エンジニア

重みと閾値を調整することで精度を高められることは分かった
機械学習ではなく、深層学習として自動で学習させるにはどうしたらいいか学びたい

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。

jll00415

メディカル　関連職

判っていたころですが、AIの仕組みは人間の脳を模倣して作られていることが改めて理解できました。ただこれだけの情報を瞬時に判断できる人間の脳はとても素晴らしいものですね。人間の脳も正しく使われれば色々な問題も起きないのではと感じました。

fu-atoreichi-ma

その他

従来の機械学習では特徴を人間が教えていたが、 深層学習ではネットワーク自身がたくさんのデータの中から特徴を見つけ出し学習していく。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、ネットワーク自身がたくさんのデータを見て データの中から特徴を見つけ出し 学習していく。人間の脳神経の働きは 重みと閾値で表すことができる。それによって人間と同じように学習できる。いかに透明性と公平性を担保すろかがキーとなる。

melmb_kw

メーカー技術・研究・開発

ニューラルネットワークの原理が良く理解できた。

toshi-iwai

経理・財務

人間の脳を再現する方法が「重み」と「閾値」の設定なのですね。復習したいと思います。

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。

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。

gantetsu013

営業

ディープラーニングの基礎を知ることができました

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。

yasuokam

IT・WEB・エンジニア

深層学習、ニューラルネットワークを表面的に理解した

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

gokusi

販売・サービス・事務

深層学習の仕組みは簡単なのか複雑なのかわからなくなりました。

takeshi1928

営業

参考になった。また次の動画もチェックしてみます。

tottoro-

人事・労務・法務

違い、差分を具体的に説明できるようにすることで、他者もその判別ができるようになる。

inoino2005

経理・財務

基本的な事がわかり参考になった。

wakai-yuki

販売・サービス・事務

深層学習の仕組みについて、なんとなくわかった。

hrki5512

経営・経営企画

AIの深層学習のイメージが掴めた

oknmkcti

経理・財務

脳神経をモデルとしたコンピューター（？）が実際に作れてしまうなんてすごい

maeken1969

営業

なるほど。脳の働きを模しているのですね。ということは、日常生活で色々使えそう。この間丹波の黒枝豆を収穫したのですがどれも一定以上に美味しいけど、その中でさらに美味しそうなものを見つけることもできるということと理解しました。

toyohikom

販売・サービス・事務

人間の脳は重みと閾値で物事を判断している

sachiko-koshi

その他

AIが学習する仕組みがわかりました。まさに人間と同じですね。

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。

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

masaka_two

コンサルタント

深層学習における入力層、中間層、出力層の概念をあんぱんの識別の例を用いて説明いただき、全体的なイメージはつくようになりました。
更なる学習により、AIについて業務と結びつけられるようになるようになれればと思いました。

hisamasa

その他

画像検査に使用できるが、OK又はNGのサンプル画像をどの程度準備すればいいのか？寸法管理したほうが良いのか？

harunonikukyu

販売・サービス・事務

人間の脳との違い、ニューラルネットワークの考えかたの違いなどが理解できました。

nona0825

マーケティング

深層学習のエッセンスが理解できた。

sales_supdoctor

金融・不動産　関連職

入力層、中間層、出力層に分けて段階的に把握して重みと閾値で判断していることが把握出来た

tcei_wako

IT・WEB・エンジニア

特にありません。
とくには。

ur_0314

メーカー技術・研究・開発

深層学習が具体的にどのような動きをしているのかが理解できた

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。

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

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。

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。

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。

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。

agent_twilight

営業

カラープリントの画像解析に使用できます。
キャリブレーションの自動化により機器メンテの
コストと工数削減ができます。

saijo_ky

IT・WEB・エンジニア

人間はどのタイミングでどのように関与するのかについて、理解できてない部分があった。

nyattatta

マーケティング

深層学習が人間の脳の仕組みを模したものと知って驚きと納得が得られましたが、もっと深くその仕組みを知りたいと思いました。

hino_m

営業

基礎的な知識が得られた

ma_a80

金融・不動産　関連職

人間と同じように理解させていることを知りました

fuutama

建設・土木　関連職

似たような例と結果、その検証を積み重ねると、近い答えが導かれる体験はある。　
検証を疎かにしているので、しなくてはと思う。

komatsu_chihiro

人事・労務・法務

深層学習について、サラッと理解できました。
色んなデータを見て、AI自身が学習できるのはすごいですね。

taka_miffy

経営・経営企画

重みと閾値、何となくわかりました。

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。

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。

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

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

zkiecio

その他

自然と使い始めているAIの特徴を理解することは、彼らの限界や間違う可能性にも気が向くかと考える。
何よりも得体の知れない道具を使うことは気持ちが悪い。
受講し終わり、知らない状態から少し踏み出した感覚である。まだ得体が知れない域を出ていない。

obapanda1

マーケティング

機械学習と深層学習の違いが理解できました。

exeo_takahashi

営業

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。

tatsu-2024

経営・経営企画

なんとなく概要はつかめました。

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。

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。

taki_ryu

営業

業務での活用は現時点で思い浮かばない。

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

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

satoshi1207

営業

深層学習と機械学習の違いがさらっと分かった。

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

miniringgo

その他

深層学習では、特徴に重みつけをして、判断をくだす。業務に活かせるか、すぐに分からないが、念頭に置きつつ、業務に取り組みたい。

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。

seishiro

営業

ありがとうございます

kanisuki

営業

情報入力から出力までのプロセスは脳内と似ている

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。

yoshikana2020

販売・サービス・事務

人間の脳の中の構造を模したもの、というのがおもしろい。

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。

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。

pirorin_

その他

深層学習について概要は理解できたように思います。
アンパンの用例はとてもわかりやすく感じました

fu-fu-fu

クリエイティブ

ニューラルネットワークの基本的な知識をさらっと得られ、有意義だった。重みと閾値の例題として、あんぱんとクリームパンの差別化を持ってきた頂いたのは理解しやすかった。

tantakatan_10

メーカー技術・研究・開発

あんぱんの判別が良くわかりました。

seiichi_inoue

マーケティング

さらっと教養ですね。

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。

unukunu-3

建設・土木　関連職

しきい値と重みが分かりやすかったです。少し疑問な部分もありましたが、勉強していけば解決するのではないかと思います。

nekonyan

IT・WEB・エンジニア

仕事を進める中で、最終判断、決定をする局面があるが、その際に判断する評価軸として、重みづけと閾値を、自然に人間は、行っていることを改めて、この学習から学んだ、気づいた。

koichi003

人事・労務・法務

深層学習の仕組みが少し理解できた

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。

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。

sato_hiromori

メディカル　関連職

自社製品でも利用している技術であり、基本思想を理解することが出来ました。

inyourmind

建設・土木　関連職

重み付けの与え方が難しそう。

_yama

営業

AIの判断基準、考え方が理解できた。この技術をどの分野、製品等に活かせる考えたい。

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。

egon

マーケティング

今回、仕組みについての説明だったので業務に活用というと難しいですが、背景を知ることでAIの答えを鵜呑みにしないで判断できる手助けになりました。

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。

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。

noir_hpy

経理・財務

AIの仕組みが少しわかった