2019.05.24
33分
ディープラーニングG検定 対策講座
ディープラーニングG検定対策8 ディープラーニングの研究分野
日本ディープラーニング協会G検定 対策講座の第8回目は、ディープラーニングの研究分野とその応用について解説します。画像生成・画像認識・時系列分析などの研究分野について、Google翻訳で使われている手法なども交えながら試験対策のポイントを学びます。
備考 収録日:2019.04.22

【ディープラーニングG検定対策8 ディープラーニングの研究分野】

 それでは日本ディープランニング協会、G検定対策講座第8回目、最終回を始めていきたいと思います。よろしくお願いいたします。前回までで、いろんなニューラルネットワークのモデルの理論的なところ、テクニックを説明していきましたけれども、今回は具体的にどういった使われ方がされているのかの辺りを中心に話していきたいと思います。

 前回まででお伝えをしたように、ディープラーニングによって大きく進歩をしたのが、画像データと時系列データ分析の分野になります。活発度合いでいうと、ざっくりタイムラインとしてはこんな感じですね。2012年ぐらいから画像分野の取り組みが活発になり、2014年の途中ぐらいから時系列データの取り組みが活発になったといえます。これ以前にも、研究はもちろんされていたんですけども、世の中の活発度合いでいうとこれくらいになるかなという印象です。

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セミナー講師

  • 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
    Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。Googleニューヨーク支社勤務を経て2016年、情報医療(MICIN,Inc)を共同創業。著書に『詳解ディープラーニング』など

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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