Deep Insider
機械学習＆ディープラーニング入門（概要編）：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シリーズがスタート。まずはAIとは何か、機械学習との違い、ディープラーニングで実現できることを知ろう。
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。
＠IT／Deep Insiderの歩き方：
AI技術者を応援するフォーラム「Deep Insider」が＠ITに登場してから2年目。その背景やメディアのコンセプト、編集方針などをご紹介するとともに、スキルレベル別のAI・機械学習の学習方法と、それらのレベルに応じた本フォーラムのお勧めコンテンツ、準備中の記事企画についてご紹介しよう。(2020年6月25日)
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ユーザーローカルは、「ユーザーローカル音声議事録サービス」を無償で提供する。オンライン会議の議事録を自動的に作成するサービスで会話の流れを可視化できる。（2020/09/17）
データサイエンスに興味がある技術者の間で話題になった「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」。生みの親である森谷和弘氏によると、この取り組みが生まれた背景には「データ分析の最も大きいニーズに応える環境がない」という課題があったという。（2020/09/17）
応用脳科学コンソーシアムは、脳科学とAIの融合による脳融合型AIの研究開発を開始する。社会的に中立性の高い組織で、継続的に脳科学とAIの融合研究の産業応用に向けて取り組むという。（2020/09/16）
Microsoftは、写真や動画が改変されている可能性をパーセントで表示するディープフェイク検出技術「Microsoft Video Authenticator」を発表した。コンテンツが改変されていないことを保証する技術も併せて公開した。（2020/09/11）
Googleは、機械学習を利用したアプリケーション開発を容易にする「Google Cloud」のAIツールを公式ブログで紹介した。（2020/09/11）
Deep Insider編集部より
TOP STORIES
お勧め連載
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。
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。
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。
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ImageNet：大規模なカラー写真の画像データベース（2020/9/8）
［解決！Python］文字列やリストの要素数を調べるには（2020/9/4）
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