今さら・今こそAI入門

今さら・今こそAI入門 〜 書籍AI自作教室チュートリアル付き 〜 Fukuoka Integration X 2021/07/19 からあげ @karaage0703

自己紹介 名前：からあげ（本名は内緒） お仕事：愛知県の組み込み系エンジニア Blog: https://karaage.hatenadiary.jp Twitter: @karaage0703 他 Qiita, Zenn, GitHub, etc… ネットで色々情報発信しています

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著書 2021/01/08発売 2021/04/21 改訂版発売 寄稿・協力多数（ラズパイマガジン・日経Linux…）

今日の内容 ０．AIの概要 １．今さら・今こそAIを学ぶべき理由 ２．AIをつくろう：実践「AI自作教室」 ３．まとめ

アンケート結果 AIの概要がわかる 80 60 40 20 0 Yes No

アンケート結果 40 30 20 10 0 0 1 2 3 0. 無回答 1. 本を読んだだけ 2. 自分で動かそうとして挫折 3. サンプル動かしたことはある（MNIST等） 4. 自分が準備したデータで学習して推論させている 4

AIって何？ 引用元： 松尾豊「人工知能は人間を超えるか」 定義はたくさん

よくある図 人工知能 (AI) 機械学習 ディープ ラーニング 図は 「AI自作教室」 P.10より引用 今日の話は「AI ≒ ディープラーニング」として聞いてください

What is 機械学習？ ルールを頑張って 作りこむのが重要 Data(Input) 従来の プログラム Data(Output) 機械学習 Program(Rules) Program(Rules) データが重要 Data(Input) Data(Output) ルールはデータから 自動的に生成される 図は 「AI自作教室」P.11より引用 機械学習はデータが重要

What is ディープラーニング？ 教師データ 出力 図は 「AI自作教室」 P.12より引用 誤差逆伝播 出力が正解に近づくようにパラメータを学習 人間の脳の仕組みを参考にした機械学習の1手法 「アルゴリズム改善」「計算資源の増加」「ビッグデータ」 により性能が飛躍的に進化

ディープラーニング何が凄いの？ ヒントン先生がディープラーニングで コンペで圧勝し衝撃を与える 2015年には既に人間を超え ている AlexNet ZFNet GoogLeNet VGGNet ResNet 1.2 2021 https://devblogs.nvidia.com/mocha-jl-deep-learning-julia/ より引用 画像認識では人の能力を超え、なお性能が上がり続けている

• https://devblogs.nvidia.com/mocha-jl-deep-learning-julia/

今さらAI？ ・AIブームは終わった（時代はDX？） ・AIはブラックボックスだから学んでも無駄 ・AIは役に立たない ・AIには高価なパソコンがいるんじゃないの？ ・AI学ぶには歳をとりすぎている…

もうAIブーム終わった？ ＩＣＴの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/h28_03_houkoku.pdf より引用 既にAIブームは何度も繰り返している

• https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/h28_03_houkoku.pdf

AIはブラックボックス 図は 「AI自作教室」P.314より引用 バックグラウンドにはコンピュータサイエンスの基礎 正しく深く学べば決して無駄にならない

AIは役に立たない？ いろんなことができる ・画像認識 ・自然言語処理 ・姿勢推定 ・生成技術 「AI自作教室」表紙・P.248より引用 AI単体だと価値は産まれにくい 「AI x 何か」を組み合わせて初めて価値が出る！

AIの応用例 熊野筆の外観検査 きゅうりの選別 引用元 https://developers-jp.googleblog.com/2020/05/tensorflow.html 図は 「AI自作教室」P.34より引用 様々な分野でAIが活用されつつある まだまだAIを活用することで価値を出せる分野があるはず

• https://developers-jp.googleblog.com/2020/05/tensorflow.html

AIには高価なパソコンが必要？ 入力画像 入力画像 入力画像 入力画像 教師データ 学習 学習モデル 学習 テスト画像 学習モデル 結果 推論 最初の一歩に関しては、無料のクラウドサービス （Google Colaboratory）があれば十分 安価なマイコン（Raspberry Pi）があれば更に楽しめる

もう自分は歳だから ディープラーニングおじさんの例 0ヶ月 ディープラーニングの画像認識デモを見てAI に目覚める 1週間後 Linux・AI環境セットアップ 2ヶ月後 Pythonで画像認識プログラム開発 仕事で活用開始 6ヶ月後 セミナー参加の講師と対等に議論 12ヶ月後 Jetson TX1/TX2を3台ずつ揃えてディープラー ニング実験 18ヶ月後 会社のAI戦略を動かす人材に ほぼ独学で短期間でAI技術を身につけ業務で活用 年齢は言い訳にならない（今日が一番若い）

今こそAI ・PCさえあれば、環境構築 不要、無料で始められます ・試して応用したくなる豊 富な実例がたくさん あとはやるだけ！

書籍の1部体験 ここからGoogle Colaboratoryを使った実習 後で復習したいときは以下の動画参照ください https://www.youtube.com/watch?v=-0zQjI6IiwI

• https://www.youtube.com/watch?v=-0zQjI6IiwI

Deep Janken (Ogaki Mini Maker Faire 2018出展）

再度書籍の宣伝 ・実習以外にも豊富な例 ・わりと高評価！ よかったら買ってください

アウトプットしよう 配信中 https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B09875G3GL/ 情報発信すると良いことがあるかも

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ご静聴 ありがとうございました