ディープラーニングを使用した人工知能開発について、主にビジネスで取り組む上での注意点を念頭に 置いた解説を行います。人工知能に関する概論のほか、ディープラーニングによる開発特有の注意点、工数・費用の 見積もり方法や評価方法、リスク管理など、人工知能システム開発プロジェクトを回すために必要な知識と、人工知能に 関する知的財産権の現状など、実際の開発者ではなくとも、開発を外注するために必要になる知識を紹介します。
- ディープラーニングとは
- 人工知能研究史概略
- 2017年時点、「AIを作る」とは何を指すのか
- ディープラーニングとは何か
- 人工知能システムについて
- ニューラルネットワークとエキスパートシステム
- 機械学習
- システムとしての人工知能
- ニューラルネットワークによる画像処理
- ニューラルネットワークの入出力
- 畳み込みニューラルネットワークとは
- 画像認識と物体検出の違い
- ディープラーニング案件を回す
- ディープラーニング案件の開発ステージ
- 人工知能システムの要件定義
- システムインテグレーションの必要性
- 人工知能開発の見積もり方法
- 工数を見積もる際の注意点
- インフラ費用を見積もる際の注意点
- 人工知能開発特有の開発リスクについて
- 人工知能の検収方法
- 人工知能の性能評価
- 契約上の検収条件と性能向上のモチベーション
- システムのバグか人工知能のバグか
- 人工知能には難しい問題
- 直接学習が不可能な問題のクラス
- 計算能力が足りない問題のクラス
- 解決方法が見つかっていない問題のクラス
- 人工知能の知的財産権について
- 人工知能の作成するデータの知的財産権
- 人工知能を構成する要素の知的財産権
- 人工知能による知的財産権の侵害
- ディープラーニングビジネスの今後
- 人工知能の本当の可能性
- 悪いプレイヤーを見抜く方法
- ディープラーニングビジネスの健全な発展のために