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【講演趣旨】
ChatGPTの登場により、生成AIをいかに活用していくのか、が多くの企業の課題となっています。生成AIの素早く、大量のデータを、一定のルール（プロンプト）に従い生成可能であるという特徴をいかすことができる分野は多くあります。そんな中で、生成AIの基本である機械学習の学習データに使用できないか、ということを、多くの人が考えています。しかし、実際に生成AIを使用して学習データを生成しようとすると、なかなかその手順、何が使用できるか等、超えるべき課題は多いです。
そのため、現実のデータ以外の生成方法をまとめ、その中で生成AIを活用していく手法をまとめました。
まだまだ発展する分野ではありますので、課題含め学習していきましょう。
【講演項目】
1.機械学習の基本
1-1.何を学習しているのか
1-2.学習データの役割
2.ディープラーニングの基本
2-1.何がディープなのか
2-2.学習データの量
2-3.転移学習
3.学習データの生成
3-1.一般的な学習データの取得
3-1-1.画像データでの例
3-1-2.自然言語での例
3-2.データオーギュメンテーション
3-2-1.画像データでの例
3-2-2.自然言語での例
3-3.シミュレーターを使用した学習データの生成
3-3-1.画像データ(2D,3D)での例
3-3-2.自然言語での例
3-4.生成AIの活用
3-4-1.画像データをもとに別画像の生成
3-4-2.3Dモデルの生成
3-4-3.学習データの生成
4.課題と今後の展望
4-1.現時点での課題
4-2.今後の展望
【質疑応答】
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