いまさら聞けない生成AI入門

2023年12月27日 (木)に開催された「生成AI忘年会2023」での登壇資料です。
「AIとは何か」といった基本から機械学習、ニューラルネットワーク、生成AI、ChatGPTの活用法などを初心者向けに解説しています。

Transcript

1. い ま さ ら 聞 け な い 生 成 A I 入 門 イ ノ ベ イ テ ィ ア 生成AI 忘年会2 0 2 3 登 壇資料 2 0 2 3 年 1 2 月 2 8 日 ( 木 )
2. は じ め に 1 . A I の 概 要 2 . 生 成 A I の 概 要 3 . 生 成 A I の 活 用 事 例 4 . さ い ご に 5 . 目 次
3. は じ め に 1 . A I の 概 要 2 . 生 成 A I の 概 要 3 . 生 成 A I の 活 用 事 例 4 . さ い ご に 5 . 目 次
4. 今 回 の 目 標 明 日 か ら A I が 使 え る AIの概要を掴める 生成AIについて知れる 明日から使えるAI活用法
5. は じ め に 1 . A I の 概 要 2 . 生 成 A I の 概 要 3 . 生 成 A I の 活 用 事 例 4 . さ い ご に 5 . 目 次
6. A I の 概 要 A I と は 1 . A I の 歴 史 2 . 人 工 知 能 ブ ー ム 3 . 機 械 学 習 に 関 わ る 技 術 4 . A I の 基 本 的 な 仕 組 み 5 .
7. A I と は 人 工 的 に 作 ら れ た 「 知 能 」 知能とは「論理的・抽象的思考、予測 や計画、複雑な概念・事象・言語の理 解、問題解決などの能力」
9. A I の 概 要 A I と は 1 . A I の 歴 史 2 . 人 工 知 能 ブ ー ム 3 . 機 械 学 習 に 関 わ る 技 術 4 . A I の 基 本 的 な 仕 組 み 5 .
10. A I の 歴 史 1 9 5 6 年 : ダ ー ト マ ス 会 議 に お い て 初 め て 人 工 知 能 と い う 言 葉 が 使 わ れ る 1 9 5 9 年 : ナ サ ニ エ ル ・ ロ チ ェ ス タ ー が 数 学 的 な 定 理 の 証 明 を 行 う A I 1 9 9 1 年 : w w w が 実 装 さ れ て 、 イ ン タ ー ネ ッ ト の 利 用 が 加 速 1 9 9 7 年 : チ ェ ス の 世 界 チ ャ ン ピ ョ ン を 人 工 知 能 D e e p B l u e が 破 る 2 0 1 1 年 : I B M 社 が 開 発 し た W a t s o n が ク イ ズ 番 組 で チ ャ ン ピ ョ ン 撃 破 2 0 1 2 年 : G o o g l e 社 が 人 工 知 能 の 画 像 を 見 て 「 猫 の 概 念 」 を 学 習 す る 2 0 1 6 年 : A i p h a G o が 世 界 ト ッ プ レ ベ ル の 棋 士 を 囲 碁 で 破 る 2 0 1 9 年 : ポ ー カ ー や 麻 雀 な ど 不 完 全 情 報 の ゲ ー ム で も A I が 勝 利 2 0 2 0 年 : O p e n A I が G P T - 3 が 人 間 と 変 わ り な い 英 文 生 成 能 力 を 示 す 2 0 2 1 年 : オ ー プ ン A I が D A L L - E を 発 表 し A I に よ る 画 像 生 成 技 術 が 進 化
11. A I の 歴 史 2 0 2 2 年 : G o o g l e の D e e p M i n d が A l p h a F o l d を 公 開 し 、 生 物 学 や 医 学 の 研 究 に 大 き な イ ン パ ク ト を 与 え る 2 0 2 3 年 : チ ャ ッ ト ボ ッ ト と 自 然 言 語 処 理 技 術 が 大 幅 に 進 化 。 G P T - 4 が 登 場 2 0 2 4 年 以 降 感 情 を 理 解 す る A I : メ ン タ ル ヘ ス な ど 拡 張 現 実 （ A R ） と A I の 統 合 : A I が ア ル タ イ ム で 情 報 を 提 供 す る A I 駆 動 の 個 別 化 医 療 : A I が 個 人 の 遺 伝 子 情 報 や 生 活 習 慣 を 基 に し た デ ー タ を 分 析 し 、 カ ス タ マ イ ズ さ れ た 健 康 計 画 や 治 療 法 を 提 案
12. A I の 概 要 A I と は 1 . A I の 歴 史 2 . 人 工 知 能 ブ ー ム 3 . 機 械 学 習 に 関 わ る 技 術 4 . A I の 基 本 的 な 仕 組 み 5 .
13. 人 工 知 能 ブ ー ム 第 二 次 人 工 知 能 ブ ー ム インターネットや文字認識がなく、 専門家がデータを打ち込み。 コストパフォーマンスが悪い
14. 人 工 知 能 ブ ー ム 第 三 次 人 工 知 能 ブ ー ム ネットの登場とビックデータとディ ープラーニングによるAIの変化
16. A I の 概 要 A I と は 1 . A I の 歴 史 2 . 人 工 知 能 ブ ー ム 3 . 機 械 学 習 に 関 わ る 技 術 4 . A I の 基 本 的 な 仕 組 み 5 .
17. 機 械 学 習 と は A I の 1 つ データから学習して特定のタスクを 実行するアルゴリムやモデルを開発 するプロセス
18. 機 械 学 習 と は
19. 機 械 学 習 の 背 景 人間は経験則から上手くいく方法 を選び答えを出す 機械学習も同様に数多くのデータ を元に統計的に結果を出す
20. ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク 人 間 の 神 経 細 胞 を 参 考 に 作 ら れ た も の 機械学習モデルの一つで、論理処理 や思考をするためのネットワーク
21. ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク
22. ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク
23. A I の 概 要 A I と は 1 . A I の 歴 史 2 . 人 工 知 能 ブ ー ム 3 . 機 械 学 習 に 関 わ る 技 術 4 . A I の 基 本 的 な 仕 組 み 5 .
24. A I の 基 本 的 な 仕 組 み データ収集と処理 1 . モデルの構築 2 . 学習プロセス 3 . 評価と改善 4 . 応用 5 .
25. デ ー タ 収 集 と 処 理 テ キ ス ト や 画 像 、 音 声 な ど 多 種 多 様 な デ ー タ を 収 集 し 、 分 析 に 適 し た 形 に 変 換 さ れ る
26. モ デ ル の 構 築 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク 等 の 様 々 な ア ル ゴ リ ズ ム を 用 い て モ デ ル 化 し 予 測 や 分 類 な ど の タ ス ク を 行 う
27. 学 習 プ ロ セ ス A I は 教 師 あ り 、 な し 等 の 手 法 で デ ー タ か ら 学 習 す る こ の プ ロ セ ス で モ デ ル は デ ー タ 内 の パ タ ー ン を 理 解 し 、 あ た ら あ し い デ ー タ に 対 す る 予 測 や 決 定 を し て い く
28. 学 習 し た モ デ ル は テ ス ト デ ー タ と し て 使 用 し て 評 価 さ れ 、 性 能 が 不 足 し て い る 場 合 は 改 善 の た め の 調 整 が 行 わ れ る 評 価 と 改 善
29. 学 習 と 評 価 を 経 て A I モ デ ル は 様 々 な 応 用 領 域 で 使 用 さ れ る 。 画 像 認 識 、 自 然 言 語 処 理 、 推 薦 シ ス テ ム 、 予 測 分 析 応 用
30. は じ め に 1 . A I の 概 要 2 . 生 成 A I の 概 要 3 . 生 成 A I の 活 用 事 例 4 . さ い ご に 5 . 目 次
31. 生 成 A I の 概 要 生 成 A I の 概 要 1 . L L M の 概 要 2 . L L M の 原 理 3 . 生 成 A I の 実 績 4 .
32. 生 成 A I の 概 要 生 成 A I の 概 要 1 . L L M の 概 要 2 . L L M の 原 理 3 . 生 成 A I の 実 績 4 .
33. 生 成 A I の 概 要 新 し い デ ー タ や コ ン テ ン ツ を 作 成 す る A I データ生成: 画像、音声、テキスト、 音楽等を生成することができる
34. 生 成 A I の 概 要 生 成 A I の 概 要 1 . L L M の 概 要 2 . L L M の 原 理 3 . 生 成 A I の 実 績 4 .
35. L L M の 概 要
36. L L M （ L a r g e L a n g u a g e M o d e l s ） 大 規 模 言 語 モ デ ル 主にテキストデータに焦点を当て て、大量のデータを分析し学習す る。これらのモデルは文章生成、翻 訳、ようやく、質問対応など自然言 語のタスクを行う能力をもつ
37. 生 成 A I の 概 要 生 成 A I の 概 要 1 . L L M の 概 要 2 . L L M の 原 理 3 . 生 成 A I の 実 績 4 .
39. 生 成 A I の 概 要 生 成 A I の 概 要 1 . L L M の 概 要 2 . L L M の 原 理 3 . 生 成 A I の 実 績 4 .
40. 画 像 生 成 A I A I が 生 成 し た 画 像 が コ ン テ ス ト 1 位 を 獲 得 アメリカ・コロラド州で開催され たファインアートコンテストで1位 を獲得
41. 画 像 生 成 A I ト ラ ン プ 前 大 統 領 逮 捕 の フ ェ イ ク 画 像 トランプ前大統領の逮捕フェイク画 像が拡散され世界に衝撃を与える
42. は じ め に 1 . A I の 概 要 2 . 生 成 A I の 概 要 3 . 生 成 A I の 活 用 事 例 4 . さ い ご に 5 . 目 次
43. 生 成 A I の 活 用 事 例 プロンプトとは 1 . 生成AIの活用 2 . アイディア生成 3 . 文章生成 4 . メールの返信 5 . 会議のアジェンダ資料 6 . 画像生成 7 .
44. 生 成 A I の 活 用 事 例 プロンプトとは 1 . 生成AIの活用 2 . アイディア生成 3 . 文章生成 4 . メールの返信 5 . 会議のアジェンダ資料 6 . 画像生成 7 .
45. プ ロ ン プ ト と は 自然言語への指示文を プロンプトと呼ぶ。 回答の精度はプロンプ トによって決まる
46. 生 成 A I の 活 用 事 例 プロンプトとは 1 . 生成AIの活用 2 . アイディア生成 3 . 文章生成 4 . メールの返信 5 . 会議のアジェンダ資料 6 . 画像生成 7 .
48. 生 成 A I の 活 用 事 例 プロンプトとは 1 . 生成AIの活用 2 . アイディア生成 3 . 文章生成 4 . メールの返信 5 . 会議のアジェンダ資料 6 . 画像生成 7 .
50. 生 成 A I の 活 用 事 例 プロンプトとは 1 . 生成AIの活用 2 . アイディア生成 3 . 文章生成 4 . メールの返信 5 . 会議のアジェンダ資料 6 . 画像生成 7 .
52. 生 成 A I の 活 用 事 例 プロンプトとは 1 . 生成AIの活用 2 . アイディア生成 3 . 文章生成 4 . メールの返信 5 . 会議のアジェンダ資料 6 . 画像生成 7 .
54. 生 成 A I の 活 用 事 例 プロンプトとは 1 . 生成AIの活用 2 . アイディア生成 3 . 文章生成 4 . メールの返信 5 . 会議のアジェンダ資料 6 . 画像生成 7 .
56. 生 成 A I の 活 用 事 例 プロンプトとは 1 . 生成AIの活用 2 . アイディア生成 3 . 文章生成 4 . メールの返信 5 . 会議のアジェンダ資料 6 . 画像生成 7 .
57. は じ め に 1 . A I の 概 要 2 . 生 成 A I の 概 要 3 . 生 成 A I の 活 用 事 例 4 . さ い ご に 5 . 目 次
58. 最 後 に 生成AIを活用することで、業務時間を削減できる とにかく「使ってみることが大切」 年末年始にぜひChatGPTで色々遊んでみてください