G検定対策に！ | 一問一答で学ぶDL (Deep learning)

初学者を対象としたディープラーニング（深層学習）の概論的な講座です。基礎的な知識を身に着けていただくことを目的としています。G検定（日本ディープラーニング協会）の対策等にお役立てください。講座は全回、短い動画で構成されています。

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人工知能（AI）とは（人工知能の定義）

• G検定はt検定の一法？（一問一答で学ぶDL） - 一般公開中
• ディープラーニングが注目された契機
• 第１次ブームと第２次ブーム
• 第３次AIブーム
• ディープラーニングと機械学習
• 機械学習のアルゴリズム
• CNN、RNNは機会学習のアルゴリズム？

人工知能分野の問題

• エキスパートシステムは実用困難？
• トイプロブレムは第一時AIブーム終焉のきっかけ？
• 人工知能の完成を判断するテスト
• ジョン・サール？
• フレーム問題は、AI研究の最大の難問？
• シンボルグラウンディング問題
• 機械翻訳の変遷
• 特徴量とは？
• 特徴表現学習？
• シンギュラリティはいつ起こる？

ディープラーニングの概要

• ディープニューラルネットワークのディープとは？
• 畳み込みニューラルネットワークの略称
• 畳み込み層は抽出された特徴にロバスト性を与える？
• 機械学習におけるニューラルネットワークの意味
• 隠れ層の役割
• 単純パーセプトロン
• 誤差逆伝播法
• 誤差のフィードバックとシグモイド関数
• オートエンコーダの別称
• オートエンコーダの層
• オートエンコーダにおける入出力
• オートエンコーダにおけるエンコードとデコード
• 積層オートエンコーダ
• オートエンコーダはラベルを出力できない？
• 積層オートエンコーダの最後の層
• GPGPU
• バーニーおじさんのルール

ディープラーニングの研究分野

• 人間がイメージネット画像認識コンテストをすると？
• word2vec
• YOLOとSSD
• インスタンスセグメンテーション
• 複数の信号源の情報を用いて外界の表現を学習

人工知能をめぐる動向

• 現在、導入されているAIの多くは、強いAI?
• 文章読解で人間の成績を上回る？
• 重機とディープラーニング
• 探索木における幅優先探索
• Mini-Max法とαβ法
• モンテカルロ法はブルートフォース？
• 人工知能の意味ネットワークの起源
• 人工無能
• 強いAIの別称
  

機械学習の具体的手法

• 機械学習が対象とする課題
• 強化学習は入出力の関係性を学習？
• 過去の売上から将来の売上を予測するには、教師あり学習？
• 教師あり学習の分類問題？
• 教師あり学習および教師なし学習の教師とは？
• 機械学習の手法の序列
• 教師あり学習の手法
• シグモイド関数を線形変換すると、tanh関数？
• 交差検証
• ホールドアウト検証の課題
• 訓練データをさらに分割して、検証データ？
• 機械学習の評価指標における適合率
• 機械学習の評価指標における再現率

ディープラーニングの手法

• 高度な処理能力をもつコンピュータは不要？
• ReLU関数
• ReLU関数でxが0以下の場合
• 機械学習の手法が目指すもの
• オーバーフィッティング
• ノーフリーランチ定理
• 数値データと画像データの違い
• CNNと画像データ
• CNNの大元になっているアプローチ
• 複雑型細胞の役割
• バッチ正規化
• 福島邦彦とコグネオニトロン
• CNNにおける全結合層
• 手元にあるデータから別のデータを生成？
• データから時間依存性を学習
• 過去の隠れ層と現在の隠れ層

ディープラーニングの応用に向けて

• 製造業での不良品データ
• 食品製造ラインにおける不良品検出
• 推定結果が得られる理由
• チャットボットのタイプ
• 独特な表現形式をとる日本語のユーザーコメント
• AIと軍事技術