【生成AIパスポート】試験学習 復習の自動化動画 その5 | ノードと人工ニューロンの関係性を、郵便配達にたとえてもらった話【動画 10分22秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

この記事は、わたしの[YouTubeチャンネル](https://bit.ly/Yamanaka-YouTube "Living without things. 持たない生き方 手放す生き方")にある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )

転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。

こちらが動画内容です👇

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![99 サムネイル 【生成AIパスポート】試験学習 復習の自動化動画 その5 _ ノードと人工ニューロンの関係性を、郵便配達にたとえてもらった話【動画 10分22秒】.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/386308/b42545ab-af6b-987f-40c8-2ded473882b5.png)




* # 動画URL
    * https://youtu.be/t9u40m5-bvM

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* # 動画タイトル
    * 【生成AIパスポート】試験学習 復習の自動化動画 その5 | ノードと人工ニューロンの関係性を、郵便配達にたとえてもらった話【動画 10分22秒】

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* # 動画の説明欄(一部を抜粋)

📅撮影日 = 2023-10-18(水)

ひょんなことから生成AIパスポート試験を受けることになったので、手抜きしながら、学んだことの定着(記憶の定着)をねらっていきます。

・生成AIパスポートとは？
　https://bit.ly/WhatIs-GenerateAIPassport

やり方はこんな感じです。

・初回のインプット( 座学、教材学習、ChatGPT PlusやGoogle Bardへ質問する )

・アウトプット( 学んだことを声に出す → YouTube動画化 )

・2回目以降のインプット( 自分でつくった動画をながら聴きする )
　└朝起きてすぐ( YouTube + Chromecast )

　└ジョギング中( YouTube + スマホ )

などのやり方で繰り返しながら学習します。
技能を上げるには繰り返しが大切です。
初回のインプットではとにかく集中して、2回目以降のインプットでは繰り返し学習のためにとにかく手抜きします。

動画編集をしている時に、繰り返し学習ができる点も、楽ちんだなと感じています。


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⏳開始時間
　00:00 イントロ
　00:21 本編開始

　00:48 「生成AIパスポート公式テキスト」( Kindle版 )から https://bit.ly/GenAIPass-Text
　　└ 「人工ニューロン」と「ノード」の関係性とは？

　01:10 人工ニューロンのことをノードと言ったり、反対に、ノードのことを人工ニューロンと言ったりするのなぜ？
　　└ 人工ニューロンとノードは、それぞれちょっと違うけど、よく一緒に使われる言葉だよ。
　　└ ノードは、何かと何かのつながり( ネットワーク )の中で一つ一つの特定のポイントを指す言葉だよ。
　　└ 人工ニューロンは、人間の脳の神経細胞( ニューロン )をまねて作られたもので、コンピュータが考えるために使われるよ。
　　└ 人工ニューロンは、そのネットワークの中の特定のポイントで働くから、よくノードとも呼ばれるんだ。
　　└ 人間同士の会話では文脈に依存した言葉の使い方がされるため、話す人が正確に言葉を定義していない場合、聴く側の混乱をまねくことがあるんだよ。

　03:02 ノードは、日本語で「節」( ふし、木の節のようにつかう言葉 )だよね( 他に接点、交差点、分岐点、など )。節と人工ニューロンという言葉にはどういう関連があるの？
　　└ 「節」っていうのは、木の枝や茎にある太くなってる部分だよね。
　　└ それと同じように、ノードもネットワークの中で特別なポイントとなる場所だよ。
　　└ 人工ニューロンは、そのネットワークの中で働く「節」みたいなものなんだ。
　　└ だから、人工ニューロンとノード( 節 )は、ネットワークの中で大事な働きをする場所として、よく一緒に使われる言葉なんだよ。
　　└ このように、ノード( 節 )と人工ニューロンは、ネットワーク内での情報の流れと処理において重要な役割を果たす特定の箇所という点で関連しているんだ。

　04:32 「1.人工ニューロン」→「2.ニューラルネットワーク」→「3.ディープラーニング」と進むにつれて、情報の配列と、情報の層が、増えると学びました。1.から3.へ進むにつれて情報を処理できる量が増えるときに、なぜ、配列と層という言葉で表現されているのかを知りたい。
　　└ 「配列」とは、ものをきれいに並べることだよ( 例えば、キーボードみたいな感じ )。
　　└ 「層」とは、何かを積み重ねること( ケーキの層を重ねるようなイメージ )。
　　└ 「配列」と「層」の言葉が使われるのは、それぞれがどう並んでいるか、どう積み重なっているかを簡単に説明するためだよ。
　　└ 層が増えると、より複雑な関数を学習できるようになるんだ。

　07:19 「1.人工ニューロン」→「2.ニューラルネットワーク」→「3.ディープラーニング」について、それぞれの処理能力の違いをおしえて。
　　└ 08:49 郵便配達にたとえてもらった話


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