Slide 1

Slide 1 text

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 )

Slide 2

Slide 2 text

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

Slide 3

Slide 3 text

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

Slide 4

Slide 4 text

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

Slide 5

Slide 5 text

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

Slide 6

Slide 6 text

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 .

Slide 7

Slide 7 text

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」

Slide 8

Slide 8 text

No content

Slide 9

Slide 9 text

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 .

Slide 10

Slide 10 text

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

Slide 11

Slide 11 text

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

Slide 12

Slide 12 text

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 .

Slide 13

Slide 13 text

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

Slide 14

Slide 14 text

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

Slide 15

Slide 15 text

No content

Slide 16

Slide 16 text

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 .

Slide 17

Slide 17 text

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

Slide 18

Slide 18 text

機 械 学 習 と は

Slide 19

Slide 19 text

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

Slide 20

Slide 20 text

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

Slide 21

Slide 21 text

ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク

Slide 22

Slide 22 text

ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク

Slide 23

Slide 23 text

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 .

Slide 24

Slide 24 text

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 .

Slide 25

Slide 25 text

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

Slide 26

Slide 26 text

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

Slide 27

Slide 27 text

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

Slide 28

Slide 28 text

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

Slide 29

Slide 29 text

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

Slide 30

Slide 30 text

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

Slide 31

Slide 31 text

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 .

Slide 32

Slide 32 text

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 .

Slide 33

Slide 33 text

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

Slide 34

Slide 34 text

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 .

Slide 35

Slide 35 text

L L M の 概 要

Slide 36

Slide 36 text

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

Slide 37

Slide 37 text

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 .

Slide 38

Slide 38 text

No content

Slide 39

Slide 39 text

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 .

Slide 40

Slide 40 text

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

Slide 41

Slide 41 text

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

Slide 42

Slide 42 text

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

Slide 43

Slide 43 text

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 .

Slide 44

Slide 44 text

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 .

Slide 45

Slide 45 text

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

Slide 46

Slide 46 text

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 .

Slide 47

Slide 47 text

No content

Slide 48

Slide 48 text

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 .

Slide 49

Slide 49 text

No content

Slide 50

Slide 50 text

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 .

Slide 51

Slide 51 text

No content

Slide 52

Slide 52 text

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 .

Slide 53

Slide 53 text

No content

Slide 54

Slide 54 text

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 .

Slide 55

Slide 55 text

No content

Slide 56

Slide 56 text

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 .

Slide 57

Slide 57 text

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

Slide 58

Slide 58 text

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