GCL情報理工学特別講義IVの５回目：AIと医療。まさにイノベーションの渦中だと感じた。
AIと医療というテーマは非常に重要かつ魅力的だ。高度な医療技術を持つベテランの医師が持つノウハウをAIに移植することで、経験の浅い若い医者でも、さまざまな症例に向き合う必要のある町医者にとっても、強力な助っ人になってくれるのであれば医療関係者にもメリットはあるだろうし、患者や社会にとっても有益と期待したい。
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深層学習
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１)
2012年に開催された画像認識に関するコンテストに原田教授率いる東京大学のチームが３つのタスクのうちタスク３で優勝し、タスク１で２位と大活躍した。そして、そのタスク１で優勝したのがトロント大学のヒントン教授率いるチームで深層学習ブームの火付け役となった。その後はAIと深層学習がほぼ同義語で使われるほどに広まった。