Deep Insider

機械学習に取り組んでみたいという人に（そうでない人にも）向けて、Pythonプログラミングを基礎からやさしく解説する連載。

「あれ、どう書くんだっけ？」という疑問を、短いコードでズバッと解決するTIPS連載。

人工知能（AI）とその技術に関心を持つ方々を主な対象として、人工知能や機械学習でよく使われる基本的なキーワードの意味と概念を、4000文字前後でコンパクトに解説。

もはやAIや機械学習の実践に高度な知識は必要ない？！　前提知識ができるだけ不要で、誰でも簡単に試せるAIや機械学習をコンパクトに紹介する。手元で実際に動かし、その面白さや特徴、利点／欠点を体感しよう。

機械学習の数学は難しい!? そう思っている人はこの連載から学んでみよう。サブタイトルは「― 中学／高校数学のキホンから学べる」。本連載では、小学校で習う「四則演算（足し算／引き算／掛け算／割り算）」を使って、機械学習の数学をできるだけ分かりやすく簡単に説明していく。

機械学習専門家の藍博士と素人のマナブが会話形式で、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載。

AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラムやコンピューターについてまったく初めての人に向けて、その基礎の基礎を分かりやすく紹介する連載。

AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラミングについてまったく初めての人に向けて、その作業環境の選択指針やお薦めの「Jupyter Notebook」のオンライン版「Google Colaboratory」の基本的な使い方を分かりやすく紹介する連載。

AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、Pythonプログラミングも初めての人に向けて、Pythonでデータを取り扱うための基礎知識として、「リスト」や「NumPy」「数学のテンソル」について分かりやすく紹介する連載。

機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク（NN）を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装。さらにCNNやRNNも同様に学ぶ。これらの実装例を通して、TensorFlow 2とKerasにも習熟する連載。

PyTorchの勉強はシンプルなニューラルネットワーク（NN）を実装することから始めてみよう。まずはニューロンのモデル定義から始め、フィードフォワードとバックプロパゲーション、PyTorchテンソルの基礎、データローダー、最適化、評価まで一通りを解説。さらにCNNやRNNの実装例を通して、PyTorchにも習熟する連載。

ディープラーニングの強化学習で自動走行する「DeepRacer」というサービス＆実機について解説する連載。

機械学習およびディープラーニング用にGPUを活用した環境の構築方法を説明する連載。GPUの利用をお勧めしますが、CPUで取りあえず始めることもできます。

TensorFlowを使ってディープラーニングの基礎が体験できる連載。TensorFlowの概要から、インストール方法、CNN／RNNモデルの実装体験、TensorBoardの使い方までを解説する。

実際にコードを書きながら「人工知能／機械学習／ディープラーニング」を学んでいこう。

ディープラーニングのチュートリアルが一通り終わったら、次に何をやる？ この連載の課題に取り組んでみよう。

機械学習・ディープラーニングの活用現場をエンジニア目線で技術的に解説する不定期連載。