AI・IoT・VR

様々な分野・業種においてAI・IoT・VRソリューションを提供いたします。
AI(人工知能)

AI(Artificial Intelligence)についてはまだ厳密な定義は定まっていませんが、「人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断をコンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたもの(IT用語辞典)」などと言われています。

AIの歴史は1950年代に第 1 次人工知能ブーム、1980 年代 に第 2 次人工知能ブームが起こり、2000年以降からの第 3 次人工知能 ブーム が、現在まで続き脚光を浴びています。
人工知能の歴史
ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは人工知能技術の1つで、人間の脳内にある「神経細胞(ニューロン)」とそのつながり、「神経回路網」を人工ニューロンという数理的にモデル化したものの組み合わせです。
ニューラルネットワークは人間の脳のように過去の指示、動作や結果を記憶して学習することができ、状況に応じて臨機応変に対応できます。特に画像認識や、音声認識などに有効な情報処理システムです。
iPhoneに搭載されているAIアシスタントSiriはニューラルネットワークを利用されているのはご存知でしょうか?
Siriは音声認識をニューラルネットワークを基本としたシステムにより、ユーザーの声を認識し、何をして欲しいか即座に解析し、適切なアプリと連係します。
例えばユーザーが好きになりそうな新曲を見つけたり、カレンダーに登録されていない予定の通知をしたりするなど、ニューラルネットワークや後述のディープラーニングによるものなのです。

ニューラルネットワークモデル
iPhoneイメージ
ディープラーニング

第三次AIブームの引き金となったディープラーニング(深層学習)とは、ニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法で、現在、AIを構成するアルゴリズムとして、最もよく用いられている手法です。
ニューラルネットワークは「入力層」「中間層(隠れ層)」「出力層」の3種類の層からなり、中間層は入力層からの情報を元に反応し、出力層は中間層の答えの重みから、答えを出すといった仕組みになっています。この「中間層」がさらに何層も重ねられ深くしたネットワークことを「ディープラーニング」と呼びます。ディープラーニングは人工知能が学習データから特徴を抽出するため、特徴抽出や予測精度が向上しており、より複雑なデータや課題を学習することが容易になります。

人工知能とディープラーニングの関係
ニューラルネットワークとディープラーニングの違い
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