Deep Insider

AI・機械学習・ディープラーニングがしたい! そもそも何ができるの?

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。

初めてのニューラルネットワーク

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。

「AI・機械学習の勉強をこれから始めたい」という人のためのAI技術情報フォーラムです!
@IT/Deep Insiderの歩き方:

AI技術者を応援する新フォーラム、Deep Insiderが@ITに登場した。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。(2019年6月18日)

SNS

Twitter
Facebook
Slack
YouTube
Instagram
LinkedIn
GitHub

編集責任:デジタルアドバンテージ

Copyright© 1999-2019 Digital Advantage

AI IoT 関連記事

news033.jpg

Karydo TherapeutiXとATRは共同で、ヒトへの作用が未知の物質の副作用や有害事象、効能を予測するAIを開発した。物質をマウスに投与したときの、全身を網羅した遺伝子情報を指標として、その物質がヒトで起こす副作用や効能を予測する。(2020/01/14)

news084.jpg

IBMは2020年1月8日(米国時間)、特定組織を対象にした「『IBM Qシステム』をクラウドで利用可能にするネットワーク」である「IBM Q Network」への参加組織が100を超えたと発表した。(2020/01/10)

news050.png

マサチューセッツ工科大学の研究チームは、プロセッサ上でのアプリケーションコードの実行速度を予測する機械学習(ML)ツールを開発した。Intelのツールよりも誤差が少なく、Googleの「Tensor Processing Unit」のような新しいプロセッサにも適用できる。(2020/01/09)

news028.jpg

サイエンスアーツは、同社のスマートフォン向けのIP無線アプリ「Buddycom」を「Slack」と連携させた。Buddycomを使った通話の内容を、テキストとして自動的にSlackで共有できる。(2020/01/09)

news129.png

MITの研究チームが、企業の四半期業績を予測する数理モデルを開発した。ウォール街のアナリストを超える成績を実証した。特徴は匿名化された週次のクレジットカード取引データと四半期業績レポートのみを使用したことだ。(2020/01/08)

TOP STORIES

お勧め連載

AI・機械学習の基本概念

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。

第3次人工知能(AI)ブームにおける機械学習、そろそろ入門しよう!

人工知能がブームになった歴史から、機械学習との関係、解決できる現実問題、話題のディープラーニングまで、AI&機械学習をまだ知らない人の疑問に答える基礎解説。

機械学習に必要なスキルセット

機械学習は全員が同じことを学べばよいわけではない。ビジネスサイドとエンジニアサイドに分けて、それぞれどういう目的で、どのようなスキルセットが必要なのかを説明する。

これから始める人のための最新Cognitive Services入門

「AIの民主化」、全エンジニアがAIを活用する時代を迎えようとしている。多彩なAIサービスをWeb API形式で提供するCognitive Servicesでは何ができるのか? この記事で必要十分な基礎知識を素早く獲得しよう

機械学習&ディープラーニング入門(作業環境準備編)

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。

機械学習&ディープラーニング入門(データ構造編)

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。

TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門

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。

機械学習&ディープラーニング環境構築入門

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。

機械学習の参考事例

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。

AIと法律・知財・契約

「人工知能(AI)のモデル生成で、インターネット上に公開されているデータを活用しても問題ないのか?」「AIを『発注するユーザー』と『作るベンダー』はどう契約を結べばよいのか?」こういった、法律・知財・契約についての最新情報を紹介する連載。

DataRobot概説:データサイエンティストでない人に、データサイエンティストっぽく働いてもらおう

データサイエンティスト不足が社会問題になっている。昨今、データサイエンティストでない人でも機械学習モデルを自動生成できるツールやサービスが多数登場しているが、その一つであるDataRobotにどのような機能があり、どのようにデータサイエンティスト不足問題を改善しようとしているかを解説する。

Pythonイベント

Python関連の「イベント内容」をエンジニア目線で技術解説的に紹介する不定期連載。

イベントから学ぶ最新技術情報

AI・機械学習の「イベント内容」をエンジニア目線で技術解説的に紹介する不定期連載。

気になるニュース&ネット記事

AI・機械学習の「ニュース」をエンジニア目線で技術解説的に紹介する不定期連載。

過去記事

RSSについて

アイティメディアIDについて

メールマガジン登録

@ITのメールマガジンは、 もちろん、すべて無料です。ぜひメールマガジンをご購読ください。