キャリアトライアル〜私は8月後半の3日間、N2iでのキャリアトライアルに参加しました。参加したきっかけは、自分の将来の夢がまだ決まってないこと、最近世の中にAIが進出しており、これからどうなっていくかとても気になる職業だったことから応募しました。ディープラーニングの先にあるもの』を読んでからの参加となりました。便利な世の中になるが、使い方を間違えると悪魔となってしまうたくさんの職業を人から奪ってしまうこのように良いイメージもあるが、悪いイメージの方が大きいものだと思っていました。この本を読むことによって、AIは使い方さえ間違えなければ、これからの日本や世界を成長させる物になると思いました。キャリアトライアルの初日は、AI(データサイエンスと機械学習について)とは何かを学んだ上で、ワークショップを行いました。blog.n2i.jp2日目は、N2iのイベントに参加して、そこでもう一度AIについて学びました。この2日間で私が特に印象深かったことは、次の二点です。AI(人工知能)とはデータサイエンスと機械学習とは以下に、私が今回のキャリアトライアルで学んだことをまとめます。AI(人工知能)とはAIの歴史まずは、AIの歴史について。AIには、3つのブームが来て、今現在は第3次ブームの真っ只中にあります。第1次ブーム:推論と探索(機械的な作業しかできない)第2次ブーム:知識を人間が書いて動かす(しかし、人間の限界アリ)第3次ブーム:機械学習・・・データからコンピュータが自動的に自分でルールを見つけ出す。人間が気づかない部分(特徴量)も発見できる。自身で学習して予測ができる。AIの定義コンピュータを使って人間の検知を再現する。AIの特徴AIの特徴とは、データを読み込んで自分で判断(予測、分類)ができ、人間の6〜8割の性能を持つ。人間に勝てる部分も増えてきた(例:囲碁)。劇的に進化したAIコンピュータ性能の向上ビッグデータの蓄積アルゴリズムの進化(深層学習)この3つによって、第2次ブームの際にできなかったことができるようになり、AIの性能が大幅に向上した。それが、ディープラーニングの1つの手法である機械学習。2012年の画像認識コンテストで、それまで80%代しか出せなかった精度をトロント大学が90%代を出し圧倒的な力を見せつけた。この手法こそが、機械学習である。完全に自動化はできない結局は人間が介在してしまう。データサイエンティストと機械学習エンジニアデータサイエンティストと機械学習エンジニアの共通点は、機械学習を使って課題を解決すること。データサイエンティストは、データを機械学習を使って分析し、企業に貢献する。機械学習エンジニアは、分析されたデータを用いて機械学習モデルを開発する。この2つがあって初めて課題が成り立つ。機械学習モデルは納品して終わりではないため、その後もメンテナンスを行うキャリアトライアルを通して考えたことこれらのこと、特に1と2を学んで、AIの悪いイメージが、これからの社会に貢献する、社会がよりよくなる優れ物だと思いました。AIに不可能なことを人間が補い、AIにできることはAIに任せる社会になれば、もっと効率的に世の中が回り、もっと活気的になりそうな気がします。私はまだ、将来これがやりたい!という職業が明確ではありませんが、最近は医療系の職業が気になり始めました。AIを導入した、効率的で新しい医療をやってみたい、と、このキャリアトライアルを通して思いました。深いところまであまり知られてないAIについて詳しく教えて頂いたおかげで、AIの正しい認識ができて、自分の将来について考える新しい選択肢が増えました。これからも、AIについてもっともっと知っていきたいと思います。本ブログは、インターンシップ参加者のレポートを元にしています。タイトルや構成、言い回しなど、文意が変わらない程度に広報で編集を入れています。キャリアトライアルで学んだこと〜Tweet関連記事2019-09-25今年流行りの手持ち扇風機は来年も流行るか?AI企業のキャリアトライアルで高校生が考えた高校生キャリアトライアルレポート4:キャリアトライアルでの貴...2019-09-19AIはドラえもんのようになんでもできるわけではない。エリアのイベント情報をお届けしています。セミナー&ワークショップ「つなぐ、つながる。(3)リンクN2iノリスケブログ人工知能学会ランキングスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。