このスライドにより、ディープラーニング、機械学習、そして人工知能の基本について学ぶことができます。また、それらが身近なテクノロジーにどのような影響をもたらしているか、そして人工知能 #AI のテクノロジーにおいて次にどのような流れが来ているのかがまとまっています。

1. ディープラーニングとは

2. ディープラーニングは、人工知能 (AI) 分野の中でも
最も急激な成長を遂げている

3. 多層のディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を使用し、
学習によって表現と抽象化のレベルを深めて、
データに意味を見いだす

4. この 3 つの関係は、同心円で表現できます。最初に、
大きく包括的な「AI」の概念が生まれ、その中で
「機械学習」が発展し、後に今日の AI の急速な
成長を促す「ディープラーニング」が登場しました。
ディープラーニングは、AI と機械学習のどちらの概念
にも含まれています。
AI、機械学習、
ディープラーニングの違い
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5. ディープラーニングの基礎をさらに掘り下げると…

6. ディープ ニューラル ネットワークの「トレーニング」の
段階は、人間で言うところの「学校の教育課程」です。
ニューラル ネットワークも私たちと同様、働くために
教育を受けます。ニューラル ネットワークは、
トレーニングを経て、蓄積した知識と経験を応用し、
デジタル世界で活躍します。
ディープラーニングの
トレーニングと推論の違い
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7. ディープラーニングは、あらゆる業界や企業、
そして日々の生活に大きな進展をもたらしている

8. 数年のうちに、スタートアップや大手 IT 企業が
ディープラーニングを活用して新たな製品や
サービスを生み出すでしょう。オペレーティング
システムが登場してコンピューターの使い方が大きく
変わったときと同様、ディープラーニングによって
人とテクノロジとのかかわり方が一変するはずです。
人とテクノロジのかかわり方を変える
ディープラーニング
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9. Amazon の Alexa、Apple の Siri、マイクロソフトの
Cortana、Google の音声認識機能など、発話して
コンピューターを操作する機能が急増しています。
中国の大手検索サイトの百度 (Baidu) では、
音声インターフェイスの利用がこの 18 か月で 3 倍に
増加しました。
ディープラーニングが人々の
生活を一気に変化させる
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10. 「いずれ、私たちのほぼ気付かないところで
実は AI が機能しているような状態になるでしょう」
– NVIDIA ディープラーニング応用研究部門 VP、ブライアン・カタンザーロ

11. NVIDIA の応用ディープラーニング研究部門の
責任者を務めるカタンザーロは、AI Podcast の
ホストであるマイケル・コープランド氏との対談の中で
「AI は、バックグラウンドへと姿を隠すように進化して
いきます。人々がその存在に気付かないほどの高い
性能を実現できたとき、本当の意味で AI が定着した
と言えるでしょう」と語っています。
ディープラーニングが
次に向かう先とは
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12. 3 月 30 日に開催されるライブ セッションでは、
ディープラーニングの基礎について解説し、
皆様のご質問にお答えします。ぜひご参加ください。
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