こんにちは､ 人工知能のコースにようこそ｡
今日のコーナーでは､ 深層畳み込みQ学習に取り組みます｡
そこで､ 私たちはディープラーニングをさらに進化させようとしています｡
ということで､ 元々スタートしました｡
Q シンプルな学びを身につけること｡
そして､ それを深層学習へと発展させ､ 現在は深層学習､ 畳み込み学習へと発展させています｡
では､ 直感の観点から､ これからどんなことを議論していくのか見ていきましょう｡
直感編はかなり早くなりそうです｡
畳み込みニューラルネットワークに慣れていれば､ 特に付け加えることはないのですが､ 今日の番組の最後の方で触れます｡
今日はこのセクションで､ 深層学習､ 畳み込み学習､ 物事の背後にある直感の学習､
なぜそれが強力なのか､ 深層学習から離れることが重要なのか､ 深層学習は単なる基本構成要素で､
深層学習への道のりのステップに過ぎないのか､ 深層畳み込み学習はどんな道を開くのかについてお話しします｡
その知識がどんな道を開き､ どこに活かされるのか｡
その例をいくつか紹介した後､ 深層学習の概念全体に非常に強力な付加価値を与える適格性追跡やMNステップ学習について､
その背後にある直観についてお話しします｡
かなり複雑なテーマですが､ それでも直感的に理解できるように非常に簡単な言葉で説明します｡
さらに､ もっと詳しく知りたい方には､ 適格性追跡に関する参考文献をいくつか紹介します｡
なぜなら､ これからもっと複雑なテーマを扱うことになるので､
エージェントや学習アルゴリズムに余計な要素を追加して､
複雑な環境をうまく処理できるようにする必要があるからです｡
もちろん､ このセクションでは､ 畳み込みニューラルネットワークについて話しているので､ 別館ナンバー2の畳み込みニューラルネットワークをチェックすることが強く推奨されます｡
もう一度言いますが､ ディープラーニングの年代をやったことがある人なら､ もちろんもうこの情報は知っているはずです｡
ですから､ このチュートリアルでは､ 安心して深層学習､ 畳み込み学習を進めることができます｡
もしディープラーニングのデータセットコースを受講していないなら､ 畳み込みニューラルネットワークを見て､
直感チュートリアルを見て､ 特徴を探すために画像がニューラルネットワークによってどのように処理されるのか､
畳み込み層の全体はどうなっているのか､ プーリング層､ フラット化層､ そのすべての仕組みについて理解を深め､ それについてのパラメータを考え出すとよいでしょう｡
環境を描写し､ 画像を描写する｡ したがって､ ベクトルではなく､ それらをニューラルネットワークの入力として使用することになるのです｡
しかし､ これについては､ 次のチュートリアルで詳しく説明します｡
これらのチュートリアルをまだご覧になっていない方は､ ぜひご覧になって､ ボリショナル・ニューラル・ネットワークに関する知識を深めていただくことをお勧めします｡
全体として､ 私たちはエキサイティングなセクションを用意していますし､ ご覧の通り､ 直感のチュートリアルはそれほど多くありません｡
つまり､ あなたは物事の実用面へ非常に早く飛び込むことができるのです｡
そういうことで､ 最初のチュートリアルが待ち遠しいです｡
それまでは､ Iをお楽しみください｡