Pythonに基づくAIの体験

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おもしろ科学実験室（工学のふしぎな世界）

Pythonに基づくAIの体験

2024年12月13日
山口大学工学部電気電子工学科
教授田村慶信

はじめに

　近年、AI（Artificial Intelligence、人工知能）として、ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）が様々な分野で利活用されています。AIを体験することは、AIの仕組みを知るだけでなく、その可能性を理解することにもつながります。ディープラーニングは、一般的には画像分野や言語学習などで人気ですが、単純な判別問題や予測でも有効性を発揮します。ここでは、ディープラーニングを体験することで、将来の可能性について考えてみてください。

準備

　ここで紹介しているツールおよびデータは、各サイトにおける利用規約にしたがってご利用ください。予め、Googleアカウントを作成しておいてください。また、インターネットに接続されたモバイルデバイス、タブレット、またはPCをご準備ください。

プログラム

http://www.tam.eee.yamaguchi-u.ac.jp/imp/mirai-kougaku.html

　上記のサイトに、本テーマで利用するソースコードを掲載しています。本テーマは、ディープラーニングを体験することが目的ですので、プログラムの詳細な説明は割愛させて頂きます。

実践

https://colab.research.google.com/

　上記のColaboratoryのサイトで、サンプルコードを実行できます。実行するためには、Googleアカウントを作成しておく必要があります。上記の「プログラム」で紹介したサイトに表示されているプログラムをコピー・ペーストし、実行してみましょう。図1の赤い丸印のボタンをクリックするとソースコードが実行されます。30秒ほど待つと、実行結果が出力されます。続いて、図2の赤い丸印のボタンをクリックすると、実行結果がPDFファイルとして出力されます。それぞれのPDFファイルをダウンロードして開いてみましょう。図3は、ディープラーニングにより学習された誤差関数の推定結果を示しています。図4は、ディープラーニングに基づく推定結果です。