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長澤 潤

2020.10.6その他 

Webコンサルタント

長澤 潤

非エンジニアがDeep Learning・AI技術に関する研修会に参加して感じたこと

Webプロモーション担当の長澤です。
少し前に当社のニュースで紹介した
>>Deep Learning・AI技術に関する社外研修に参加いたします。
の記事、実は私が参加しています。

今回の研修は非エンジニアでもOKということだったので、すぐに手を挙げさせてもらいました。
まだ受講の途中ではありますが、参加して学んだこと・感じたことを少しだけ紹介したいと思います。

研修会の紹介

今回参加している研修会は、「地域ITベンダー成長促進事業」として、先進ITスキル向上を目的にDeep Learning・AI技術を学ぶ研修会です。
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主催:栃木県
事業委託:栃木県情報サービス産業協会(略称:TISA)
企画運営:TISAの会員企業であるジャパニアス株式会社様が行っています。
(マリンロードもTISAの会員企業です)

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ハンズオン形式の講座もあり、全5回で行われます。
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私は以前にG検定ジェネラリストの試験を受験して、一応合格しているのですが、詰め込み式の勉強だったため腹落ちしていない部分が多くありました。
今回の研修は、Deep Learning・AIの基本的な考え方や仕組みについても勉強できるので、理解を深めるという意味で非常に助かっています。
3回目の講義まで完了したので、あと2回!しっかり頑張っていきたいと思います(2020.10.2現在)。

ハンズオンでDeep Learningを体験

テキストベースの座学はもちろんためになりましたが、やはりハンズオンでDeep Learningを体験できたことが、貴重な経験になりました。
これまではAIや機械学習、Deep Learningは興味はあるものの「できたらいいけど、難しそう」と思い敬遠してきました。
今回の研修では自分の手で作ったモデルを動かして画像の判別まで行ってみたわけですが、作ったものが動くというのはやはり達成感がありますね。

研修では以下のような流れでDeep Learningを体験
 ・ツールに学習に必要な画像をアップ
 ・管理画面で設定を少しいじる
 ・学習させる
くらいの作業でモデルができてしまい、実際に判別までできてしまいました。
「なんだ思ったより簡単なんだな」というのが正直な感想です。
※もちろん講師の方が準備したものを使って、的確な指示のもと作業したのでスムーズなわけですが。

この体験に気をよくしたので、Deep Learningを使って画像を判別するモデルを、自分でイチから作ってみることしました。

犬猫の判別モデルの作成に挑戦

非エンジニアのため、以下のような手順でモデル作成を進めていきました。
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参考となるコードを用意 : いい感じのブログ記事を発見

pythonのインストール : 以外に簡単

画像の準備 : 犬・猫の画像を100件ずつくらい、画像検索からピックアップ

必要なパッケージのインストール : 分からないなりにスムーズに設定できた

実際にコードを動かしてみる : 意味不明なエラーが多発!!
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ということで絶賛、悪戦苦闘中です。
次回の研修がpythonに関する内容なので、そこで勉強して再チャレンジします!
でき上ったあかつきには、またブログでしたいと思います。

来年にはマリンロードからのご提案にもAIが登場するかも?

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