AIセミナーも３回めとなった。前回は犬猫の画像をAIで分類させるという体験を行った。Python（パイソン）を知らない者にとっては駆け足だったため復習をしたみたもののなかなか理解が追いつかない。今回はそのような初心者の受講者にやさしい配慮があり、前回の復習と応用が中心だった。
グーグルドライブの共有ファイルを開き、コラボで開いて自分のドライブに保存するという処理をして、自分のドライブのファイルを使ってPytorch（パイトーチ）をインストールして開始する。
全景AIセミナーも３回
▼自分のグーグルドライブにコピーされたファイル
今回のテキストとなるファイルを開いてセミナー開始。
犬猫の画像分類について、復習できたのはよかった。実際にはシフトエンターを押すだけなのだが、講師の市來健吾氏が話している内容が少しはわかったような気分になる。
犬猫画像の復習と応用の説明のあとは、AIの概念を説明してくれた。
ニューロン（ニュートラルネットワーク）とディープラーニング。詳しい理解は得られなかったが、これまで約６００万通りの組み合わせを処理する必要があったやり方を、階層化したディープラーニングではその２００分の１の３万通りの組み合わせを処理すればよいことになり、正誤率がほとんど変わらないため合理的であるというようなニュアンスだったと思う。
▼当日の備忘録
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