GCL情報理工学特別講義IVの４回目(その１）：AI＋農業、要素技術と農業自動化の現状
深尾教授がこれに尽力する背景は農業従事者の高齢化だ。現在の農業従事者の平均年齢は67歳だけど、何もしなければ10年後には77歳、20年後には87歳になりかねない。高齢化の深刻な状況を知ったからには目を背けることはできないという熱い想いだ。若い人にも魅力的な仕事として情熱を燃やす人たちが増えてほしいと思う。
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AI入門
GCL情報理工学特別講義IVの3回目：深層学習を用いてAI実践
前半はデジタル画像処理の基本から応用までを講義頂き、後半は深層学習による画像認識手法CNNについて講義いただいた。ある画像をボケさせたり、逆に輪郭を際立たせたり、先鋭にしたり、枠取りすることも可能だ。学生時代には試行錯誤しながらトライしたことを思い出した。当時は考案できなかったけど、深層学習というアイデアは秀逸だ。
GCL情報理工学特別講義IVの２回目：深層学習時代のAI(その3)
講義の全てを網羅することは厳しいので、３回の投稿でカバーできる範疇に絞った。それにしてもこの世界は進化のスピードが加速している。より少ないデータからより高い精度を実現する自己学習型のSelf Supervised Learningの取り組みなどは特に面白いと思った。このレベルの深さと広さの講義を視聴できるのは嬉しい。
GCL情報理工学特別講義IVの２回目：深層学習時代のAI(その２)
画像処理の誤り率が2017年に2.3%まで減少している。これまで年間で3割ほど低下しているので、この傾向が続けば2022年の誤り率は0.55%、2030年には0.03%となる。誤り率はゼロにはならない。事実上のゼロをどのように設定するか、自動運転の積極利用をどのタイミングで踏み切るかは社会的な判断だ。
GCL情報理工学特別講義IV(ユーザのためのAI入門)の初回受講
國吉康夫教授が東京大学のAIセンター長に就任されていた。学内17部局と連携できるのは総合大学の強みだ。AIの開発ではなく、如何にしてAIを利用するかが今回の講義のテーマだ。國吉教授に続いてAIの第一人者である松原教授から過去、現在、未来についての講義を拝聴した。非常に気づきの多い講義だった。日本語ベースなのも助かる。