ビッグデータと深層学習の組み合わせは「究極の人工知能」を生み出すのか？：特選ブックレットガイド

製造業からも無視できない存在感を発している「人工知能」ですが、その進化は急激なものであり、現状把握すらも容易ではありません。東京大学の杉山教授がアカデミックな観点から「人工知能研究の現状と今後の展望」を解説した講演を紹介します。

[TechFactory]

　製造業のための製品・サービス情報サイト「TechFactory」で掲載された主要人気連載／特集記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集してお届けする「エンジニア電子ブックレット」。今回は「ディープラーニング一色ではない「人工知能研究」の現状と今後の展望」を紹介します。

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アカデミックな観点から見た「人工知能研究の現状と今後の展望」

　製造業においても盛んに取り上げられる「人工知能」ですが、その進化は急激なものであり、その現状を把握するのは容易なことではありません。

　世間的には自動運転車や会話するロボット、世界チャンピオンに勝利したコンピュータ囲碁などに「人工知能」のイメージが投影されていますが、機械学習理論の専門家である東京大学の杉山教授は「人工知能の背後には、コンピュータに人のような学習能力を持たせる機械学習の技術が用いられている」と指摘します。

　ここでは機械学習とデータマイニングの理論研究、アルゴリズム開発などを専門とする杉山教授がThe MathWorksのユーザーイベント「MATLAB EXPO 2016」にて、アカデミックな観点から「人工知能研究の現状と今後の展望」を解説した講演を紹介します。

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　本電子ブックレットは、TechFactoryに掲載された特集記事「ディープラーニング一色ではない「人工知能研究」の現状と今後の展望」を基に制作しています。