Deep Insider

5分で分かるAI・機械学習

「5分で分かるAI・機械学習」は、 「機械学習」といった人工知能に関連する誰もが知っておくべき最重要キーワードの「概要」「歴史」「違い」「仕組み」「課題」「勉強方法」などを分かりやすく5分で説明するコーナーです。

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・機械学習の勉強を始めたい」「AIサービスを作りたい」人のための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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雨天や夜間に撮影した画像には課題がある。視認性が悪いからだ。シンガポールの大学の研究者がこれを改善する新手法を開発した。併せて、複数人が重なって見える画像から姿勢を推定する精度の高い手法も公開した。(2021/07/28)

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Facebook AI Researchはチャットbotの新バージョン「BlenderBot 2.0」を開発し、オープンソースソフトウェアとして公開した。既存のチャットbotとは異なり、長期記憶を構築でき、最新情報についてはインターネット検索で自律的にデータを収集できる。ほぼあらゆるトピックについての高度な会話が可能な初のチャットbotだという。(2021/07/27)

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KandaQuantumは、タスクを入力するだけで適切な担当者に割り当てるツール「calqtask」を開発した。業務のタスクを文章で入力すると、そのタスクの内容を判別し、処理する人材を適切に割り当てる。判別と割り当ての処理にはディープラーニングと量子アニーリングを利用している。(2021/07/21)

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人工知能学会では外部発信活動の一つとして「AIマップβ」を公開している。本記事では活動のいきさつや、AIマップの活用方法を紹介する。(2021/07/21)

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5分で分かるAI・機械学習

「5分で分かるAI・機械学習」は、 「機械学習」といった人工知能に関連する誰もが知っておくべき最重要キーワードの「概要」「歴史」「違い」「仕組み」「課題」「勉強方法」などを分かりやすく5分で説明するコーナーです。

簡単に試せるAI・機械学習

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。

解決!Python

「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。

Google Colaboratory入門

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・機械学習の数学入門 ― 中学・高校数学のキホンから学べる

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。

数学×Pythonプログラミング入門 ― 中学・高校数学で学ぶ

中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによる数学×プログラミングを学んでみよう。数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI/機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学べる連載。

PyTorch入門

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。

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。

作って試そう! ディープラーニング工作室

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。

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。

Kaggle入門

データ分析/機械学習の競技大会プラットフォーム「Kaggle」についての初心者向け連載。コンペティションの内容から、事例に基づくノウハウ、実際にメダルを受賞してKaggle Masterになるための道標を示す。

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