実習のポイント

今回言語などの時間と共に進行するデータを解析するための LSTM(Long short-term memory)やSeq2Seq(Sequence to Sequence)のまとめです。

今回の実習で言語を処理させるためのAIの学習の設定を行い、どんな設定がどの様に変化するのかを学びました。画像認識の時に行ったハイパーパラメータ等の設定です。
 
より効率的に、より効果的な学習をさせるにはパラメータをどの様に設定したらよいのか実験的に試してみました。

レッツ プログラミング！

 
パラーメータを設定してAIに学習させてみます。
どんな設定がどんな学習になるのか。出来上がったAIはどのような精度なのか。これは実験で調べるしかありません。

 
開発したAIの精度は如何ほどでしょうか。
開発者である会員たちが自らテスターになって確かめます。

実習での学び、ご家庭のみなさまへ

設定によっては学習に何時間も(何日、何週間、、もっと、、、)かかることがあります。これでは実習時間では終わりません。実際の開発でも、それでは必要な時に必要なAIが使えません。
 
今日学んだことは、そんな限られたリソース(時間、お金、コンピュータの性能)の中でいかにより大きな価値を作り出すかを考える実習となりました。これはまさにプログラミング教育の目指すものです。目的に向けてより効率的な方法、手順を論理的に考えそれを実行する考え方をプログラミング的思考と呼びます。
 
AIが発達した世界において人の仕事は単純なモノからどんどんと自動化されていきます。その中で最後に残る仕事はAIを開発、管理し新たな需要を創造する仕事や、芸術分野だと言われています。この様な世界で活躍するにはこのプログラミング的思考力が必須であると言われています。今回、またプロ・テックではその様な力を身に着けることを目的としております。