はじめてのAI

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1. はじめてのAI
2. 自己紹介 ハリー @harryharries861 機械学習エンジニア プログラミング教室ボランティア WebサービスXXXXX開発者(って書きたい) 某メーカー勤務 はじめに
3. 今日のゴール (1)AIとは何かを自分の言葉で説明できるようになる (2)自分でオリジナルのAIを作るための第一歩が分かる はじめに
4. AIって何？
5. What is this? AIとは
6. What is this? ネコ ネコ ネコ ネコ AIとは
7. じゃあ、これは？ AIとは
8. じゃあ、これは？ 犬 犬 犬 かわいい AIとは
9. では、これらはどうでしょうか AIとは
10. では、これらはどうでしょうか 犬 犬 犬 犬 ネコ ネコ AIとは
11. 簡単ですね ネコ 犬 AIとは
12. 簡単ですね ネコ 犬 Why？ AIとは
13. Why？ これがなんでネコ？ これがなんで犬？ AIとは
14. こんな感じ？ つり目 たれ目 たれ耳 とがった耳 縞模様 舌を出している AIとは
15. 特徴 特徴 特徴から判断している つり目 たれ目 たれ耳 とがった耳 縞模様 舌を出している 犬 ネコ AIとは
16. 特徴 特徴 特徴から判断している つり目 たれ目 たれ耳 とがった耳 縞模様 舌を出している 犬 ネコ これをコンピュータに やってもらう ＝AI AIとは
17. 実際にAIにやってもらいましょう 商用AIとして有名なWatsonくんの、Visual Recognition AIとは
18. AIとは データの特徴から、 何かを判断し、選択や生成を コンピュータに行わせること 人工知能（じんこうちのう、英: artificial intelligence、AI）とは、「「計算（computation）」とい う概念と「コンピュータ（computer）」という道具を用いて「知能」を研究する計算機科学 （computer science）の一分野」を指す語[1]。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間 に代わってコンピューターに行わせる技術」[2]、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情 報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる (Wikipediaより) AIとは
19. AIってどう作るの？
20. コンピュータにやってもらう＝プログラミング 特徴 判断ルール 画像解析 If文 人間 プログ ラム 作り方
21. プログラミングできる？ ネコ 犬 作り方
22. プログラミングできる？ ネコ 犬 作り方
23. プログラミングできる？ ネコ 犬 たくさんのパターンに対応する 必要があるので、 プログラミングだけでは 作るのは難しい 作り方
24. プログラミングできる？ ネコ 犬 なので 機械学習 といわれる技術を使います 作り方
25. 機械学習とは 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人 間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことであ る。 (Wikipediaより) 人間と同じように、 学習(経験から規則を作る) というのを コンピュータにやってもらう 作り方
26. プログラミングとの違い 機械学習 人間が考えた判断 ルール（アルゴリズ ム） データ 答え データ 答え コンピュータが考え た判断ルール（アル ゴリズム） コンピュータが考え た判断ルール（アル ゴリズム） データ 答え プログラミング 機械学習 学習 判断 作り方
27. つまり 特徴(◦◦っぽさ) 判断ルール 機械学習 人間 機械学 習 過去の経験 ネコ 犬 判断ルール たくさんのデータと答え 作り方
28. たくさんのデータから学習 機械学習 機械学 習 ネコ 犬 判断ルール たくさんのデータと答え ここがポイント！ たくさんのデータがないと、判断が下手なAIになってしまう ただし、データと答えの準備は人間が行う必要があるため大変 たくさんのデータを扱うため、処理時間もかかる 作り方
29. Watsonは簡単に使えたじゃん 機械学習 機械学 習 ネコ 犬 判断ルール たくさんのデータと答え すでに学習済みの判断ルールを 準備してくれているため、 判断ルールだけを使うことができる 作り方
30. それでも自分で作りたい場合は データと答えの準備をして Pythonで機械学習ライブラリを使用して、 学習させる 作り方
31. 学習の仕組みをもう少し
32. ニューラルネットワーク 隠れ層 出力層 入力層 ニューロンと シナプス ニューラル ネットワーク (人工)ニューロン シナプス(相当) それぞれ太さ(重み)が違う 学習
33. 重み ハリーが飲み会に参加するかどうかは 何で決まると思いますか？ 学習
34. 重み ハリーが飲み会に参加するかどうかは 何で決まると思いますか？ (1)値段が安い (2)好きな鶏の唐揚げがある (3)家から近い (4)キャシーが参加する 学習
35. 重み ハリーが飲み会に参加するかどうかは 何で決まると思いますか？ (1)値段が安い(重要さ＝8) (2)好きな鶏の唐揚げがある(重要さ＝10) (3)家から近い(重要さ＝4) (4)キャシーが参加する(重要さ＝20) 重み 学習
36. ニューラルネットワークで表現すると 飲み会に参加 (重要さが14以上) 値段が安い 唐揚げ 家から近い キャシー 8 10 4 20 出力 入力 パーセプトロン 学習
37. ニューラルネットワークで表現すると 飲み会に参加 (重みが14以上) 値段 唐揚げ 距離 キャシーが来る (重みが10位上) 8 10 4 20 出力 入力 キャシーも 誘われた キャシー本人が 来るって言ってた キャシーが好きな ジョンが来る 5 10 6 隠れ 多層 パーセプトロン 学習
38. ニューラルネットワークで表現すると 飲み会に参加 (重みが14以上) 値段 唐揚げ 距離 キャシーが来る (重みが10以上) 8 10 4 20 本人 キャシーが好きな ジョンが来る 5 10 6 出力 入力 隠れ 幹事も 女の子 誘われた (重みが20以上) いつも 誘われている 16 16 キャシーが 飲み会の話題を出していた 5 ディープ ラーニング 学習
39. 飲み会に参加 (重みが14以上) 値段 唐揚げ 距離 キャシーが来る (重みが10以上) 8 10 4 20 本人 キャシーが好きな ジョンが来る 5 10 6 出力 入力 隠れ 幹事も 女の子 誘われた (重みが20以上) いつも 誘われている 16 16 キャシーが 飲み会の話題を出していた 5 頭が良くなっていく仕組み キャシーが来ると言っていたのに 来なかった。もうキャシーの言う ことは信用できない 間違った原因(責任の所在)を追求して、重みを調整していく(誤差逆伝搬) 10→5 学習
40. なぜいまAIが注目されているの か
41. 機械学習の歴史 1960 1970 1980 1990 2000 2010 第1次ブーム 第2次ブーム 第3次ブーム 「人工知能」 の誕生 最初の 機械学習 エキスパート システム ニューラルネッ トワークの応用 がはじまる ディープラーニ ング登場 Watson クイズでチャン ピョンに勝利 alphaGo が囲碁のプロ棋 士に勝利 ルールによるAI データによるAI
42. 今日話した範囲 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 ディープラーニ ング 回帰、分類 (画像には特に強い) クラスタリング 異常値検知 試行錯誤 ディープラーニ ング以外の機械 学習 回帰、分類 クラスタリング 異常値検知 試行錯誤
43. まとめ (1)AIとは何かを自分の言葉で説明できるようになる ・AIとは、コンピュータが何か判断すること ・その仕組みとして機械学習という技術が使われている (2)自分でオリジナルのAIを作るための第一歩が分かる ・データと答えを集めて学習を行う必要がある
44. はじめてのAI