AI(人工知能/ディープラーニング)

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fastainlpmemo.jpg全景AIセミナー5回めは11月7日に開催された。これまでは画像処理のテーマが多かったが、今回のテーマは「NLP(自然言語処理)」である。言語のAIというとワトソンなどのほうが頭に浮かぶが、今回の取り組みはこれまでの全景AIセミナーの流れを組んでパイソンで実施。
日本語を単語にわける「わかちがち処理」をしないで、一文字づつデータセットとして持つのが大きな特徴だった。

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fuseikaiimg200.jpgここ数日取り組んでいた五郎島金時の形を判定するAIがうまく稼働した。途中で発生するエラーを何度も何度も原因を調べ修正しながらだった。自分自身の学習効率は悪かったが、AIには学習させることができた。
5種類各200程度づつに分類された合計1018の画像から、判定用を100、学習用を残りの918として実行した。その結果、100の画像のうち81は正しく判定された。残りの19の不正解の画像をみてさらに正解率を上げるためのチューニングも検討したい。

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gorojimahanteikekkayouyaku.jpgこの夏から全景AIセミナーに通っている。その学習成果として五郎島金時(加賀野菜のさつまいも)の形を判定するAIができないかどうかにチャレンジしている。セミナーで活用しているGoogleコラボのノートブックを流用して、パイトーチ、パイソンを使い試行錯誤してみた。
なれない専門用語に四苦八苦しながら、ようやく最終的な判定画像の表示ができるまでになった。しかし、正解率がぜんぜんだめ。経過をよく見るとまだまだ途中でいくつかのエラーがあり、修正が必要なようだ。

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ichikikengoai.jpg全景AIセミナーは4回めとなった。今回は画像分析の総まとめ。これまで行ってきた犬猫分析を応用すればだいたいどのような画像分析も可能ということだ。犬猫分析のグーグルコラボの新ファイルを再確認し、その応用について学んだ。データセットの準備については、画像一覧のファイルと、そのクラスを表すラベルの2つが必要である。この作成方法を応用すればよいということで、実際のコードの意味を教わった。

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aijissenndojo200.jpg石川県が主催したAI実践道場の講座に申し込んだ。合計4回の講座がセットになっており、本日が1回め。会場の金沢工業大学に受講しに来た。多数の申し込みがあったようで、このシリーズはこのあとも開催するということだった。
石川県商工労働部の方、金沢工大の教授などの紹介のあとで、本日のメイン講師であるIBMの方が講座を進行した。IBMといえばワトソンが有名だが、多数のAIプロジェクトを起こしているようで、現在進行系の案件も含め事例紹介などをしてくれた。

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goroujimakintokibunrui.jpg加賀野菜のひとつに五郎島金時というさつまいもがある。金沢を代表する野菜で、高値のブランドさつまいものとして全国的にも有名だ。五郎島金時のブランド価値が高い理由のひとつが厳選された形や重量で、よりすぐって選別されていることである。同じ五郎島金時なのにその分類は36種類にもなるという。この分類はさつまいも農家の長年の勘と経験によるところが大きい。しかし、たいへんな人手が必要で、ある農家によるとさつまいもの生産時間のうち選別する時間が過半数を占めているという。この選別をAIで合理化することができないか考えてみた。

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tegakipcihiki20180905top.jpgAI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。

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ictiotaiseminar200.jpg11月4日は中小企業診断士の日。毎年、この日の前後には各地域の中小企業診断協会や中小企業診断士会がセミナーなどのイベントを行う。我らが石川県中小企業診断士会では11月8日に記念セミナーを開催する。テーマは「ICT、IOT、AI」で、講演タイトルは「自分たちのICT・IOT・AIを見つけよう!」。オカダ合金株式会社社長岡田等氏の基調講演、パネルディスカッション、意見交換会という三部構成になっている。パネルディスカッションでは遠田幹雄も登壇させていただく予定である。

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iotkougyousikenjyou.jpg石川県工業試験場内に「Iot相談窓口」がある。昨年より開設されており、AIやIotに関する相談に乗ってくれる機関である。工業試験場というと中小製造業しか相談に乗ってくれないように思うかもしれないが、いまや産業分野の境目がシームレスだから流通サービス業でも対応可能である。
設備の稼働状況の見える化や製品保管状況の見える化などが対象になるが、これは製造業だけの問題ではなく、流通業や農業分野でも該当する経営課題である。

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広義のRPARPAとはロボットによる業務自動化のことで、Robotics Process Automationの略語である。働き方改革で注目を集めているICT分野の3文字キーワードだ。
このRPAは広義と狭義に分けることができる。広義では3つのクラスに分けられ、クラス1が定型業務の自動化、クラス2が一部非定型業務の自動化、クラス3が高度な自動化になる。狭義のRPAはクラス1のことをさしており、クラス2以上はAIを含む概念になる。

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