10月23日（水）に、リサーチ・イノベーション委員会主催による第1回AI入門：チュートリアル・セミナー「基礎から理解するディープラーニング ～分析モデルをブラックボックスにしないために」（講師：元都立大学教授 朝野熙彦先生）を開催しました。
今回は、人工知能の中核技術であるディープラーニングの基となっている理論について、リサーチャーの業務になぞらえた解説がなされました。
前半は、基礎編としてディープラーニングを理解するのに必要な基礎知識を準備しました。
特に、行列とベクトルの演算について、実際に計算しながら確認していきました。
後半では、誤差逆伝播法（Error back propagation）について解説が行われました。
誤差逆伝播法では微分の連鎖律（チェーンルール）を使い、こちらも実際の計算例を提示しながら確認していきました。
ディープラーニングの勘所をブラックボックスにしないための解体新書といったところでしょうか。
リサーチャーになじみ深い多変量解析の手法と比較しながら計算することで、ディープラーニングのメカニズムの原理を学ぶ機会になったと思います。
次回、11月29日（金）に開催する第２回のチュートリアル・セミナー「MR 会社の現場で役立つ人工知能の利活用ユースケース」では、様々な機械学習の事例を調査ビジネスでどう活用できるかを紹介する予定です。
