AIビジネスプランナー入門講座⑥

**新職業「AIビジネスプランナー」を目指したい方に向けた講座です。
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今回で6回目となります。

いつも「スキ」を押してくださる方、本当にありがとうございます😊。noteを書くモチベーションになっております！

6回目の今回ですが、どうやってAIエンジニアがAIを開発していくのかを簡単にご紹介します。

AIの作り方概要が分かる事で、AIでできる事/できない事がエンジニア目線でわかるようになります。(*エンジニア目線でというのがポイントです)

まず、ニューラルネットワークの作り方です。

①ニューラルネットワークの入力と出力の範囲を指定します。

よくあるx= -10, 10 y= -20, 20

みたいなものです。

これによって、ニューラルネットワークを作る範囲を座標で指定してあげます。

②入力層、中間層、出力層を作っていきます。
何回も見てきたこちら⬇︎ですね。

■まず、作るニューロン(神経細胞)の数を決めてあげましょう。ニューロンは多ければ多いほど、高精度のAIがつくれます。

n_in = 5 #入力層はニューロン5個にする
n_mid = 7 #中間層はニューロン7個にする
n_out = 2 #出力層はニューロン2個にする

■学習する回数を決めてあげます。
Epoch = 10001 # Epochとは学習する回数であり、ここでは1001回学習をおこなうと指定しています。

■入力層:
Input_data = [] #入力データの数値を指定します
Correct_data = [] #正解データの数値を指定します
Self. w = [] #重みの数値を指定します
Self. b = [] #バイアスの数値を指定します　
.Forward #順伝播
.Backward #逆伝播

■中間層:
Class MiddleLayer:

■出力層:
Class OutputLayer:

■グラフで学習結果を表示してあげましょう。
Plot_x = [] #その時点のX座標
Plot_y = [] #その時点のY座標
Plt.Scatter #散布図表示

と以上のようにドバドバと書いてしまいましたが、ディープラーニングとは、ようはコードを書いて数学をしていくものです。

複雑な専門用語も登場しますが、ディープラーニングはただの数学の計算ですね。

AIビジネスプランナーにはコーディングスキルは必要ありませんが、こんな感じでAIが実装されていくのかー🤔という雰囲気が掴めればOKです。