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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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日立製作所は「製品の打音や設備の稼働音などの音響データから異常音を検知するソリューション」として2つのサービスを販売する。収集した音響データを、日立が独自に開発した音響解析技術で処理し、製品不良や設備故障による異常音を検知する。（2020/10/23）
コロナ禍で初めてテレワークを導入した日本企業は少なくないだろう。コロナ禍はDXの面ではプラスに働くのだろうか。日本企業のDXを難しくしている要因とは何か。デジタルツールを用いた企業変革を専門とするアビームコンサルティングの安部慶喜氏が語った。（2020/10/22）
レスポンは、アンケートシステム「respon」を、翻訳サービス「DeepL」と連携させた。イベントなどの参加者が投稿したフリーコメントを、外国語から日本語だけでなく、日本語から外国語にもリアルタイムに翻訳する。（2020/10/19）
Deep Insider編集部より
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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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Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）とは？（2020/10/21）
MLOps実践者たちのリアルなお悩みの解決にコミュニティーがどう貢献できるか（2020/10/19）
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