Deep Learning の得失

Deep Learning への期待
Deep Learning のインパクト : 「学習」の自動化
学習データさえ与えれば、(勝手に..)「学習」してくれる
手軽に色々な学習結果 (=AI)を、自分で構築できる
「精度」を気にしなければ、作るのは簡単(システムが完成している)
文系／理系に限定しない応用分野
いま、「何に利用できるか?」が、模索されている
原理(理学的発想)より、応用(社会学的発想)の方が求められている
Deep Learning の成功の要因
Deep Learning (学習)の対象はニューラルネットワークで昔からあった
一時流行ったが、廃れた
第3次 AI ブームのブレークスルー
コンピュータ資源の潤沢化 ( Google/Amazon : クラウド[CPU を貸す商売])
膨大なデータの蓄積 ( Web コンテンツ / ビッグデータ )
バックプロパゲーション (誤差逆伝播法) の発見
Deep Learning の体験
実例を挙げながら、実際に、AI 構築を体験してもいたい