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。

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。

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。

「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。

ディープラーニングのプログラムを作成するには、Python言語を使うのが一般的。しかしPython言語の仕様や文法、プログラミングをまったくの知識ゼロから学ぶのは大変。本連載では、実際に開発で使用するコード例から本当に必要な基本文法を厳選し、それらを図解で分かりやすく説明していく。

AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、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。

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。

「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。

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。

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。

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。

オープンソースのコンピューター・ビジョン・ライブラリ「OpenCV」 3.0の連載。