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title: 【ゼロから作るDeap Learning】8.4~8.6
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author: [京都大学人工知能研究会KaiRA](https://www.docswell.com/user/kyoto-kaira)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 【ゼロから作るDeap Learning】8.4~8.6 by 京都大学人工知能研究会KaiRA
published: June 18, 26
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# Page. 1

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2026年 前期輪読会
ゼロから作るDeep Learning
( 8.4 – 8.6 )
京都大学 工学部 理工化学科 B1
宮下琴葉
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アジェンダ
8.4 ディープラーニングの実用例
8.5 ディープラーニングの未来
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# Page. 3

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アジェンダ
8.4 ディープラーニングの実用例
8.5 ディープラーニングの未来
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# Page. 4

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8.4.1 物体検出
物体検出とは：画像中から物体の種類と物体の位置を行う問題
物体認識と比べ非常に難しい問題
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# Page. 5

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8.4.1 物体検出
R-CNN
特徴
候補領域抽出（Extract region proposals）
オブジェクトらしい物体を見つける処理
CNN特徴の計算（Compute CNN features）
抽出された領域に対しクラス分類を行う処理
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# Page. 6

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8.4.2 セグメンテーション
セグメンテーションとは：画像に対してピクセルレベルでクラス分類を行う問題
単純な実装方法
すべてのピクセルを対象に、ピクセルごとに推論処理を行う
⇒畳み込み演算で多くの領域を再計算し、無駄な計算が発生
FCN (Fully Convolutional Network)へ
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# Page. 7

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8.4.2 セグメンテーション
FCN
全てが畳み込み層で構成されるネットワーク
空間ボリュームは保たれたまま最後まで処理することが可能
最後に空間サイズを拡大する処理を導入
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8.4.3 画像キャプション生成
画像を与えると、その画像を説明する文章を自動で生成する研究
NIC（Neural Image Caption）
CNN とRNN(Recurrent Neural Network)を組み合わせた構成
複数の種類の情報を組み合わせて処理することをマルチモーダル処理
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アジェンダ
8.4 ディープラーニングの実用例
8.5 ディープラーニングの未来
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# Page. 10

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8.5.1 画像変換
「A Neural Algorithm of Artistic Style」という論文で、世界中で多くの注目を集めた。
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# Page. 11

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8.5.2 画像生成
DCGANについて
GeneratorとDiscriminatorと呼ばれる2つのニューラルネットワークを利用
Generatorが画像を生成し、Discriminatorが実際に撮影された画像かを判定
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8.5.3 自動運転
現状
運転者を要しない「レベル４自動運転」のバス等が９箇所で実装
レベル2「部分運転自動化」は新車の約65%に搭載
参考
https://ai-media.co.jp/2026/04/19/1500-autonomous-driving-japan-2026/
https://www.soumu.go.jp/main_content/001043470.pdf
2026/6/18閲覧
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8.5.4 Deep Q-Network（強化学習）
強化学習
環境との相互作用から学習
状態→行動→報酬
行動が正しかったら報酬を与える
得意分野: ゲームやシミュレーションなど
のアクション生成
例
AlphaGo、StarCraft
代表的なアルゴリズム
Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法
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