第5~8回は
動画「What is Deep Learning? 」
の内容を学びます。
第8回の終わりに課題を出します。
指示に従い提出して下さい。
必要に応じて
「字幕」を利用したり、
「再生速度」を調整して、
内容を理解していきましょう。
以下、動画を理解する為のヒントを記載します。
第8回は
動画の
8:01~ラスト
の理解を目指します。
最後にレポート課題を提示しています。
■8:01~8:45
equivalent は 同値 という意味です。ここでは科学的な意味での表現ではないため、数学の⇔(必要十分条件)ほど意味は強くありません。おなじようなもの、程度に考えて良いと思います。
knowledge は 入力データ の意味で用いられています。人工知能や機械学習(machine learning)などの分野における慣例だと考えましょう。「画像を入力する」ということを「知識を学ぶ」と表現しているわけです。
hard-coding は がっつりとプログラミングする という意味にとらえましょう。coding は分野よって意味が大きく変わります。情報理論であれば「符号」、計算機科学であれば「プログラム作成」の意味で使われることがあります。
pigeonは 鳩 です。数学専攻の学生には pigeon hall principle で親しみがあると思います。ちなみにpigeon hall はハガキの整理箱という意味らしいですよ。
■8:46~9:20
distributed representation は 情報をベクトルで表すこと を意味します。分散表現と訳されます。
ちなみにdistributed computation は 分散コンピューティング と訳されます。複数の回路等が独立して計算するという意味です。この講義の第1~4回目のLDPC符号でも同様の計算方法が出てきました。(ちなみにLDPC符号では、分散だけでなく分配法則を活用して計算コストを下げています。)
Geoffrey Hinton は人名です。認知心理学者でもあり、ニューラルネットワークの主要素の開発者の1人でもあります。本人の映像を楽しみましょう。
脳とベクトルとの繋がりを感じましたか?
■9:21~ラスト
画像とナレーションに酔いしれて下さい。
以上で動画「What is Deep Learning?」の視聴を終わります。
これまでのヒントを基にすれば、
・深層学習の広がり
・脳を数学的に記述する信念
などを感じられたと思います。
課題)
締め切り:
6月3日(水)18:00
提出方法:
PDFファイルを、Moodle上の講義のコースにアップロードしてください。
注意:
・書き始める前にchiba mathinfo online にリンクを張っている「岩本ゼミにおけるレポート・論文の書式の基本ルール」に目を通してください。
・PDFファイルの作成方法は chiba mathinfo online の Tips に掲載されています。
・PDFファイルを作る際、LaTeX、Wordなどを用いて文書を作成すること。手書きのノートをスマホやデジカメで撮影したものは不可。また、各ページともA4サイズとすること。
2-1.(40点)
あなたの地元の産業を深層学習で広げる・盛り上げるアイデアを述べて下さい。レポートには地名と産業を明記すること。また、アイデアを実現する為に必要なknowledgeセットを述べ、それを大量に収集する現実的な方法も述べること。また、講義5~8回で解説した深層学習の専門用語を4つ以上用いて、その用語を太字にすること。
(200字以上、300字以内。)
2-2.(40点)
人工知能の発展に伴いアドバーサリアル・イグザンプルやディープフェイクといった問題が生じている。今回の動画”What is Deep Learning?”のうち、これらの問題と直接的に関連しているのは何分何秒から何分何秒かを書き、関連していると考えた理由を述べよ。また、人工知能がこれから引き起こす新たな問題について意見を述べよ。
(200字以上、300字以内)
2-3.(各10点)
あなたの名前をヘボン表記した時の「姓」と「名」のそれぞれの最初の文字を A1、 A2 とします。下のリストを参照しA1, A2で始まる単語が、今回の動画 “What is Deep Learning?”で用いられている個所を探し、その一文を抜き出しなさい。また動画中の何分何秒から抜き出したかも書きなさい。
解答例)
私の名前は ポイズンQ助(POIZUN QSUKE)なのでA1 = P、 A2=Q。
リストの中でPで始まるのはpatterns。
66分66秒で This is patterns. と言っている。
リストの中でQで始まるのはquality。
17分29秒で Quality in a joke lies in it capacity of successfully tempt people to laugh. と言っている。
単語リスト
approach
biological
cascade
define
error
function
game
huge
image
joke
knowledge
learning
machine
neural
obscure
patterns
quality
random
sequences
translation
unique
vectors
web
x (Xで始まる単語が使用されていないので、代わりにexplore)
year
zero