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ディープラーニングG検定対策2 人工知能の問題と機械学習

ディープラーニングG検定 試験対策講座の第2回は、人工知能分野の問題と、機械学習の種類について学びます。フレーム問題、シンボルグラウンディング問題や、機械学習の4つの種類など、試験対策で押さえておくべきポイントを解説します。
ディープラーニングG検定対策2 人工知能の問題と機械学習
巣籠 悠輔
MICIN最高技術責任者、東京大学招聘講師、日本ディープラーニング協会有識者会員

【ディープラーニング検定対策2 人工知能の問題と機械学習】

 日本ディープラーニング協会「G検定」対策講座第2回目を始めます。よろしくお願いします。前回、推論・探索による人工知能について説明しましたが今回は第2次ブーム、そして第3次ブーム、それぞれ知識表現による人工知能、機械学習による人工知能の内容について説明します。

 まず第2次ブームの内容ですが知識表現です。テーマとしては、知識を得た人工知能は賢くなるということが出発点となります。推論・探索を前回やりましたが知識は非常に重要だったわけです。知識を与えて推論してもらい探索するということでした。ということは、大量の知識をインプットすれば人間より賢くなるのではないかと考えられたわけです。

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このセミナーの目次

ディープラーニングG検定 対策講座
全8回
日本ディープラーニング協会が実施する、ディープラーニングを事業に活かす人のための「G検定(ジェネラリスト検定)」の試験対策講座です。同検定のシラバスの作成者のひとりであり、GunosyやREADYFORの創業メンバーとしてエンジニアを経験してきた業界の第一人者、巣籠悠輔氏が全8回で講義します。合格するために押さえるべきポイントを学びます。(第1回はどなたでも閲覧可能です)
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