須多先生
みなさんこんにちは 本日も一緒に人工知能について学習しましょう
2. チャット学習① ( 2 / 12 )
須多先生
前回は 人間の脳の構造を参考にしたニューラルネットワークというAIの仕組みについて学びました
須多先生
人間は脳を構成するニューロンという神経細胞同士が情報をやり取りすることで 記憶したり考えたりといった知的な活動を実現していますが コンピュータは人間の脳内のニューロンに相当する部分をユニットと表現していました
深田 あい
ニューラルネットワークはそのユニットを集めた「層」を重ねた構造でしたね
須多先生
層がいくつも重なった…つまり「層の深い」ニューラルネットワークによる学習のことを 特に何と呼んだか覚えていますか？
深田 あい
たしか…
徳井 天
「ディープラーニング」だったよな
深田 あい
層が深いから 日本語で「深層学習」とも言うんですよね
須多先生
そうです
2010年代に大ブームを巻き起こしたAIの仕組みになります
徳井 天
そうだ 気になったことがあるんですが 質問いいですか
須多先生
はい どうぞ
徳井 天
前回のレッスンでは「ニューラルネットワークの構造に正解はない」って言ってましたよね
深田 あい
正解がないから 取り組む問題によってそれに適したニューラルネットワークの構造を研究するって
徳井 天
そうそう
それでいままで俺たちが試したものよりも もっと画像認識が得意なニューラルネットワークとかあるんですか？
須多先生
はい
画像認識の分野は AIの研究領域の中でも早い段階から盛り上がった分野ですので 優秀な理論が数多く発表されていますよ
徳井 天
そういうニューラルネットワークを使えば 数字や文字以外のもっと複雑なものも認識できますか
深田 あい
徳井くんは 何か認識させたいものがあるの？
徳井 天
実は いまAIの勉強をしていることを 知り合いのお兄さんに話したんだけどさ
徳井 天
そのお兄さんは大学生なんだけど ボランティアで地域の農家を支援する活動をしているらしいんだ
深田 あい
へえ 農家さんの支援活動かぁ
徳井 天
お手伝いしている農家の畑は 結構広いらしくてさ 野生の動物に畑を荒らされることが多くて困ってるんだって
須多先生
獣害ですね
深田 あい
じゅうがい ですか？
須多先生
大きいものではクマやイノシシ シカ 小型のものではサルやトリ ネズミなどによる農作物の被害のことです
徳井 天
そうです
それで対策を考えているらしいんだけど そこにAIが役に立つんじゃないか？って言われたんだ
深田 あい
具体的にはどういう対策を考えているの？
徳井 天
シカなのかトリなのかサルなのか…動物に合わせて 対策を変える必要があるらしいんだけど
徳井 天
どんな動物が畑に出没するのかが分からないと 適切な対策ができなから まずは監視カメラで畑を撮影するらしいよ
須多先生
なるほど
そのカメラに写った動物などの物体をAIに認識させようというわけですね
徳井 天
ボランティアだから高価な機材を買うわけにもいかないから とりあえず古いスマホのカメラを活用して撮影する…って言ってましたけど
深田 あい
動物の画像は 確かにいままで扱ってきた数字や文字より複雑そう…先生 そんなことできるんでしょうか？
須多先生
では 今回のレッスンはこのご相談をもとに進めてみましょう
徳井 天
ありがとうございます 助かります
須多先生
まずは いままで使ってきたニューラルネットワークで動物などを認識すると どの程度の精度になるか確認してみましょう
深田 あい
画像の認識が得意なニューラルネットワークを使うわけではないんですね
須多先生
まずは通常のニューラルネットワークを使いましょう
それと比較することで より違いが分かると思います
須多先生
それでは STAR Colabの演習を用意しましたので 次のアクティビティの指示に従って進めてください
