AIと機械学習に興味があった
+
トータル１時間くらいだったので２倍速で30分ほどで履修したのでメモ

ちなみにGrow with Googleとはこれ、エンジニア向けにも一般向けにも多数レクチャーが存在する。今回はGrow with Googleのなかでも「はじめてのAI」を対象にした。

概要

第 1 章　はじめに　14分
第 2 章　機械学習でできること　10分
第 3 章　機械学習のしくみ　21分
第 4 章　応用事例の紹介　5分
第 5 章　最後に　4分
最終テスト　1分
トータル一時間くらい
終わったらこんな感じの修了証明書をもらえる

第 1 章　はじめに

ケーススタディ 生活の中での AI

●きゅうりの仕分け
●クリーニング屋さんの事例
受付作業を自動化　

５年前にプログラミング機械学習は二年前からはじめて、一人でセルフレジシステムをつくってしまった。

いやすごすぎるでしょ・・・・何この事例

第 2 章　機械学習でできること

普通のITと機械学習の違い

グーグルが提供している３つのサービスの違いを説明していた

機械学習は見分けるルールを自動的にさがしてくれる
Cloud Vison API
Cloud Sppech to Text API
Cloud Natural Langage AI

画像認識の例
モップと犬をどうやってみわければいいのだろう？
Cloud Vison APIを使う例↓

実際に使えるのでとりあえず自分のアイコンを放り込んでみた。

結果はこんな感じ。Animalと判別されている　正しい

ラベリングはどうかなというと、タブを切り替えると下記のようにでてくる
FoxとかRed Fox とか　Dogとかがでてきている。正しい。

これ恐ろしいのが、web上でこの画像がどこに使われているのかurlを示してくれるというところだ。無断転載もこれでわかりそう。

音声認識と文章理解
Cloud Sppech to Text API とCloud Natural Langage AIのサービスを使ってみる。
Cloud Natural Langage AI
形態素解析とか構文解析をしてくれる
ためしてみる

たしかに自分の喋った言葉を文字起こししてくれている。さすが。

Cloud Natural Langage AIをつかってみる

構文解析もあっという間にでてくる。

第 3 章　機械学習のしくみ

機械学習の仕組みを知る

ここは実際に動画を見てもらいたい。グラフィカルにわかりやすく説明が行われている。

学習データの準備
機械学習のモデルの学習
モデルの利用

重み付けをコンピューターに計算させる
TenserFlow Playground
自分で重み付けのパターンをみつけてもらう

ニューラルネットワークの仕組みを知る
ニューラルネットワークというアルゴリズム
それぞれの入力をどんな重み付けで足し合わせれば最適か探す
ルールをコンピューターが自分で探す

ニューラルネットワークによる画像認識

ディープラーニングの仕組みをしる
ニューラルネットワークの可視化がわかりやすかった
クレカの利用履歴など
広告のデータをみてみる

ニューラルネットワークの階層を深くしたのがディープラーニング
機械学習の応用例
お菓子ロボット
キューピー　ベビーフード生産の品質管理
Global Fishing Watch お魚の乱獲を防ぐ　舟の軌道によってどんな漁をしているのかわかる

これから先学ぶためには

日本語版があるHow Google does Machine Learning

英語版だけだけどMachine Learning Crash Courseがあるよとのこと

一時間位でザッとGoogleのサービスの概要を知ることができるのでよかった