Report ディープラーニングの現在 20240726
2024/07/17
2024年7月26日執筆開始
はじめに(Background)
「私と同じように考えられる量子人工知能」(#nextAI)を #三原発グローバル産業 の目玉にする。
三原を量子人工知能のメッカにする
ハードとソフトを開発できる研究開発型個人事業主(倫理, 道徳, 万能)を育成する。
クラウドファンディングで2兆円集める。
私の認知モデルは決まった。機械に実装する設計図を制作中。
ディープラーニングはパターン認識の技術。
nextAIに組み込む技術を選定するためのレポート。
成果(Output)
1 Report 生成AI 20240315
レポートの内容は引用先をご確認ください。#Transformer #LLM とそれまでのディープラーニングとの違い、境界はどこにあるのか?単純にマシンパワーで限界を突破したのか?それとも、アルゴリズムに進化があったのか?
2 日経クロストレンド編, 日本ディープラーニング協会監修, ディープラーニング活用の教科書, 日経BP(2018)
第一章
人財育成について記述されている。認知モデルを理解して創れる人財を育成しよう! (テスト文化, 会社員社会)から(自己評価文化, 研究開発型個人事業主社会)へ。
第二章
画像認識の向上:商品の盛り付け。画像を選択した利用者への同種画像のリコメンド。家畜、養殖の実数管理。
第三章
異常検知:送電線の過度の負荷の回避。道路下の空洞検知
変化予測:マーケティング
第四章
自動運転
第五章
AI創作
第六章
AIをビジネスに組み込む課題:AIを使って何をするのかの特定。自社の認知モデル、作業手順の見える化の程度が費用対効果を決める。2015年から進歩なし。認知モデルへの見識不足。
まとめ
ディープラーニングはビジネスで(画像認識, 異常検知, 変化予測, 自動運転, AI制作)に活用されている。しかし、その精度は必ずしもAIに任せて大丈夫なのかどうかは不明。#nextAI に組み込むには、精度を高める工夫が必要になると推論する。
おわりに(Outcome)
ディープラーニングはパターン分析。学習して精度を高めた先にAIは何ができるようになるのか。ここまでを想定した #nextAI の仕様とする。
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