第三次AIブーム ディープラーニングの有用性 ディープラーニングの基礎知識 G検定 半額

第三次AIブーム (2006年 ~ 現在)
日本語で「深層学習」「ディープラーニング(DL)」の登場。
ディープラーニングは、2006年にコンピュータ科学と認知心理学の研究者であるジェフリー・ヒントンらにより発明。
入力データから自ら特徴を判別し、特定の知識やパターンを覚えさせることなく学習して行くことができるディープラーニングは、これまでの ”AI” と呼ばれる計算システムとは一線を画すもの。
ディープラーニングの仕組みは、名前の通り非常に深い計算を行うことで機械が自ら “どのような行動を行うべきか” を学習可能。

画像認識(手書きの数時認識)
2012年ディープラーニング導入で30%の性能向上 年を追うごとにさらに進化をとげる
手書きの数字認識課題は人に解かせると大体5%くらい間違うという難易度をもつも、2015年には人の認識を超えるパフォーマンスを発揮

音声認識
2011年ディープラーニング導入で音声認識誤差を30%改善
2016年10月 Microsoftは音声認識技術において人間並みの性能を実現と発表
https://arxiv.org/pdf/1610.05256v1.pdf

囲碁 AlphaGo
2015年10月ヨーロッパチャンピオンに勝利
2016年3月には世界戦トップ棋士に4勝1敗と勝ち越す
2017年5月にはレーティングで当時世界トップ棋士に3連勝


第二次AIブーム (1980年代 ~ 1990年代)
初めてのWEBページが登場した1990年より前の話。第二次AIブームでは ”知識” を記憶し保存することでルールの存在しない現実問題を対処する「エキスパートシステム」と呼ばれる仕組みが登場。
これはその名の通り、ある分野のエキスパート(専門家)の知識をコンピュータに保存してそれに基づいて推論を行うというもの。第二次AIブームの特徴は「知識表現」と言える。
しかし、このシステムは自ら必要な学習を行うことができず、これまでのパターンをそのまま再現しているにすぎないもの。しかも、専門家の知識を引き出し、ひたすらコンピュータに入力して行く作業は人間が手作業で行う必要があった。

1968年7月
世界で初めて自由手書きの数字認識を実用化:日本の郵政省が郵便事業自動化の一環で導入した郵便番号であり東芝製郵便区分機TR-3およびTR-4.は葉書上部にある赤枠内に書かれた郵便番号を読み取ることで,集配業務を行う郵便局ごとに仕分ける差立(さしたて)区分を実現した.


第一次AIブーム (1950年代 ~ 1960年代)
1960年代に起こった「推論と探索」を行うプログラムに関するブーム。
AIはこの時点で、パズルや迷路を解いたり、単純な数学の定理を証明をしたり、チェスを指したりといった知的な活動を行える。ただし、かなり限定的な条件でのみしか適用できず、(一般的には)実用化には至っていない。

引用
https://ai-scholar.tech/learn/c0/0-2
http://museum.ipsj.or.jp/computer/ocr/history.html
https://www.youtube.com/watch?v=UkEAlhAZw8E

ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。
G検定 資格
※2020 7/4(土)のみ半額で一般:6,000円(税抜)学生:2,500 円(税抜)
申し込み期間
自:2020年5月15日(金)13:00
至:2020年6月26日(金)23:59
https://www.jdla.org/certificate/general/
徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集 - スキルアップAI株式会社 明松 真司, スキルアップAI株式会社 田原 眞一, 杉山 将
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スッキリわかる ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) テキスト&問題演習 - 株式会社クロノス
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人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) - 松尾 豊
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