初めまして。 インターン生の小林です！

文系ながらエンジニアを目指しており、日々勉強に励んでいます。（道は険しいですが・・・）

今回は、筆者がメモをするのに必死で、写真が少なめ、文字ばかりですが、お許しを・・・・。（泣）

さて、今回（4月26日）の内容は、

「数学的知識少なめ」！

で、ニューラルネットワークやディープラーニングの理論などを理解しようという趣旨のもとで、行われました〜。（ありがとうございます！）

今回行った内容は以下の通りです。

・人工知能の歴史（現在は第３時人工知能ブームらしい）

人工知能がどれくらい前から研究されていたのか、現在の人工知能ブームとなったきっかけは？など、これまでの人工知能というものが、どのように発展していったのかを、わかりやすく説明していただきました。

・ニューラルネットワークとは？その仕組みと種類について

ニューラルネットワークとは、どのようなものであり、どのような学習方法があるのか（種類）、などを教えていただきました。ニューラルネットワークの階層を深くしていくと、「ディープラーニング」と呼ばれる領域に進んでいくらしい。（でも、どこからディープラーニングであるのかは、まだはっきりとしていないらしい・・。）

・ディープラーニングによる学習方法について

ディープラーニングをやろうとした時に、まず、どのようなPCが必要であるのか。ディープラーニングの学習はどうやっているのか（仕組み）などを、説明していただきました。「誤差逆伝播法」、「確率的勾配降下法」を使って、誤差を縮めていく方法があるが、それはどのような処理で進めているのかというのを、図を使って説明していただきました。（数式を見ると難しそうに見えるが、図にして見るとわかるこということを実感しました！）

・感想

図を使ったわかりやすい説明で、ニューラルネットワークがどのような処理されているのかというのが、よくわかった講義になった印象です。次回も続きをしていくので、理解できるようにしたいと思っていま〜す！