私も当初は1900年代にAIを学習した知識が邪魔して、現在のAIの用語に面食らったものです。ここでは、初心者が現在のAIの全体像を理解するのに必要なキーワードを独自の解釈を加えつつ解説します。「まず、押さえておきたい用語」をご覧ください。いう機能がかつてのAIと最も異なる点です。違いをまとめてみました。仮に「犬」というものの識別を例にとってお話します。昔のAIは、犬とは「耳が2つあって、大きさは~、尻尾は~、足は~毛並みは」とすべて定義してなければなりませんでした。現在のAIはまず、ライブラリに犬を含めて他の動物の写真をタグ付きで投入します。写真に対応したキーワードをつけてゆくのです。ライブラリができたら、AIにその写真とタグを読ませます。その総称を機械学習といいます。これを何回か繰り返すとAIが犬を認識するようになるのです。繰り返し学習して理解を深めることがディープラーニングなのです。写真は機械学習データを活用して、AIにミックス犬の写真を与えて「機械学習でミックス犬を見抜いた」ケースです。この犬はシーズーとチワワのミックスですが、シーズが32%,マルチ―ズが27%と考え、シーズーとマルチーズのミックス犬という結論を出しています。API(アプリケーション連携)昔のAIはプログラマが1からつくりました。現在は、googleが提供するtensorflowというアプリなどを呼び出して、自分のAIをつくることができます。(深層学習)犬の写真をtensorflowに読ませ「タグ」と比較して正解、的中率を評価します。返すことによって的中率がアップします。基本的にディープラーニングは繰り返すほど的中率がアップしてゆきます。ないケースも出てくるのでそれはプログラミング編でお話します。pythonオブジェクト指向型というタイプのプログラム言語です。AIで深層学習させるために使います。いただけるというように聞いています。開発する環境が必要になります。してくれるソフトです。験的にAIを実行して思うような結果が得られるのかをテストします。anacondaを使ったpythonプログラミング環境RaspberryPiRaspberryPiは英国で開発されたマッチ箱程度の大きさのミニコンピュータです。Things)用として、また最近ではAIを動かすためにのコンピュータとして利用されています。特徴としてセンサーの取り付けやセンサーと連動したカメラなどの周辺機器との相性もよく。人感センサーを取り付ければ、人を検知するとシャッターを切ったり、動画を撮ったりします。pythonのプログラムを仕込んでおけばその画像などを所定のサーバやパソコンへデータ転送します。AIに転送させて機械学習させることができます。現在、RaspberryPiには3型と4型があり、4型が最新です。4型は放熱量が多いためファンが必要となることから、3型が実践的といえそうです。B+を購入する人が多い。RaspberryPiはボードだけのコンピュータであるため、キーボードも、マウスも、ディスプレイもありません、ただし、USBポートなどを持っているため。これら周辺機器を接続して細かな操作を行うことができます。System:基本ソフト)です。系統としてはUNIX系のOSで、Linuxに近いといわれています。プログラム言語pythonが実行できたり、マイクロソフトのオフィスにちかい機能を備えて居たり、Webブラウザも利用することが可能です。