小林雅一リサーチフェローが分かりやすくレクチャー

ビデオ・レクチャー：よく分かるAI数学
ベイズ定理と隠れマルコフモデル

ここ数年のＡＩ（人工知能）ブームでは、いわゆる「ディープラーニング（多層ニューラルネット）」が大きな注目を浴びました。しかし実は、それに匹敵するくらい現代ＡＩに大きな影響を与えてきたのが「ベイジアン・ネットワーク」ないしは「ベイズ理論」と総称される確率論（数理統計学の理論）です。

中でも「隠れマルコフモデル」は金融市場の動向予測や音声認識、機械翻訳から最近の自動運転車まで広範囲の分野で使われています。この技術をベースにニューラルネットなどを組み合わせることで、ＧＡＦＡなどが提供する最新鋭のＡＩ製品が実現されています。

隠れマルコフモデルは時系列の確率事象を扱う高度な概念ですが、教え方次第では中学生や高校生でも理解できます。かつて受験勉強などで数学に取り組んだ一般ビジネスパーソンにも十分マスターできるはずです。このビデオ・レクチャーを通じて、是非それにチャレンジしてみてください。

なお本レクチャーのベースとなっているのは、”Introduction to Artificial Intelligence,” Sebastian Thrun et al, Udacityですが、ベイズ定理の解釈をはじめ筆者自身の見解もかなり加味されています。

最後に本レクチャーは、新型コロナウイルスによる自粛期間におけるテレワーク・プロジェクトの一例として発案されました。ありあわせのソフトウエアや通信環境を使って、最小限の人員、費用、期間で何ができるかを試すために着手されたプロジェクトです。関係者の皆さんに深く感謝致します。

【ビデオ映像の訂正】

第1回：Maximum Likelihood→Likelihood、神父→牧師（音声）
第2回：Ben Chart→Venn Chart
第5回：Dow→Down
 

2020年6月8日
ＫＤＤＩ総合研究所リサーチフェロー　小林雅一

 

【講師プロフィール】
東京大学大学院理学系研究科を終了後、雑誌記者などを経てアメリカに留学。ボストン大学でマスコミ論を専攻し、ニューヨークで新聞社勤務。慶應義塾大学メディア・コミュニケーション研究所などで教鞭をとった後、現職。著書に『仕事の未来「ジョブ・オートメーション」の罠と「ギグ・エコノミー」の現実』 (講談社現代新書)、「５Ｇの衝撃」（宝島社）、「ゲノム革命がはじまる　DNA全解析とクリスパーの衝撃」（集英社新書）などがある。

 

イントロダクション

 

ちょっと我慢して、数学の講義を聞いてください

（第2回）ベイズ定理（その１）

 

（第3回）ベイズ定理（その２）

 

さあ、紙とエンピツを使って計算してみよう

（第4回）練習問題：病気の検査

 

次回の配信予定→こちらから

株価の問題に挑戦してみよう！

（第5回）マルコフ連鎖の解説

（第6回）練習問題：株価は上がる？下がる？

 

恋人の気持ちが推定できる？

（第7回）隠れマルコフモデルの解説

（第8回）練習問題：Hanakoさんは幸せか？

 

最先端技術に生かされる「隠れマルコフモデル」

（第9回）AI音声認識の仕組みを種明かし

 

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