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最終更新日: 2019年07月20日

Python入門(2019/07/16)

  1. Pythonってどんな言語なの?
  2. Hello Python
  3. 数値と算術演算
  4. [Python入門]変数とは
  5. [Python入門]文字列の基本
  6. [Python入門]文字列の操作
  7. [Python入門]文字列の書式指定
  8. [Python入門]コメント
  9. [Python入門]if文による条件分岐
  10. [Python入門]for文による繰り返し処理
  11. [Python入門]while文による繰り返し処理
  12. [Python入門]関数の基本
  13. [Python入門]関数の引数
  14. [Python入門]関数のローカル変数とスコープ
  15. [Python入門]ローカル関数とラムダ式
  16. [Python入門]リストの基本
  17. [Python入門]リストの操作
  18. [Python入門]リストと繰り返し処理
  19. [Python入門]タプル
  20. [Python入門]辞書
  21. [Python入門]集合
  22. [Python入門]モジュールの使い方
  23. [Python入門]モジュールの作り方
  24. [Python入門]パッケージ
  25. [Python入門]Pythonのオブジェクトとは
  26. [Python入門]オブジェクトの同一性、比較、文字列表現

気になるニュース&ネット記事(2019/07/10)

  1. Deep LearningコミュニティーDLLAB」の次回大規模イベント情報と、今後の方針・施策 〜2周年イベントより〜
  2. Python 2系終了のタイムリミット迫る。早く「3系」に切り替えよう
  3. スタンドアロンKerasとtf.kerasの違いとは? 〜 #AskTensorFlow より〜

AWS DeepRacer入門(2019/07/08)

  1. 第1回 強化学習が楽しく学べる自律走行レーシングカー「AWS DeepRacer」とは?

AI・機械学習の用語辞典(2019/06/21)

  1. PoC(概念実証)とは?
  2. PoC貧乏とは?

機械学習の参考事例(2019/06/17)

  1. Deep Learningが医療向けVR/MRサービスでどう活用されたのか
  2. Deep LearningがECサイトの商品分類でどう活用されたのか

イベントから学ぶ最新技術情報(2019/06/03)

  1. AIの音声/画像認識技術は人間レベルを超えた!? Microsoftによる最新AI技術。Japan Partner Conference 2017 Tokyo
  2. Chainer×Azureの関係とは? Preferred NetworksのCEO、西川氏が登壇。JPC 2017 Tokyo
  3. 機械学習の作業がはかどる新ツール「Workbench」とは? TensorFlowやAWSも使える。Microsoft Tech Summit 2017
  4. 「DEEP LEARNING LAB」勉強会の開催方針と、7割補助金が出るハンズオン講座
  5. GTC 2018におけるAI関連の発表内容、そこから見えるNVIDIAの方向性
  6. 目指すべき今後の人工知能とは? パネルディスカッション ― データサイエンティスト協会 セミナー2018 第1回
  7. 深層学習にはどんなデータが使えるのか? どれくらいのデータ量が必要か? ― DLLAB コミュニティ勉強会 2018Q2
  8. 企業から見たデータサイエンティストの採用と育成(パネルディスカッション)― データサイエンティスト協会 調査・研究委員会セミナー
  9. MSやPFNのAI技術最新情報からPost Kまで ― DLLAB DAY 2018 基調講演レポート
  10. グーグルのAI技術、2018年9月最新情報 ― Google Cloud Next ’18 in Tokyo 基調講演レポート
  11. 生データ使い放題?! 「日本は機械学習パラダイス」になった ― DEEP LEARNING LAB 勉強会
  12. TensorFlow 2.0 α版で何が変わる? 新機能の概要 ― TensorFlow Dev Summit 2019
  13. AI・機械学習関連のマイクロソフト最新技術情報 〜de:code 2019の基調講演より〜

AI・機械学習の基本概念(2019/04/15)

  1. 人工知能(AI)とは?
  2. シンギュラリティ(Singularity:技術的特異点)とは?

ディープラーニング習得、次の一歩(2018/08/08)

  1. Kerasを用いたディープラーニング(LSTM)による株価予測
  2. 挑戦! word2vecで自然言語処理(Keras+TensorFlow使用)
  3. word2vecリターンズ! 品詞分類による精度改善
  4. ディープラーニングで自動筆記 − Kerasを用いた文書生成(前編)
  5. ディープラーニングで自動筆記 − Kerasを用いた文書生成(後編)

TensorFlow入門(2018/04/27)

  1. 第1回 TensorFlowとは? 入門連載始動! データフローグラフ、事例、学び方
  2. 第2回 TensorFlow環境の構築
  3. 第3回 TensorFlowの基本構成要素:「テンソル」と「セッション」
  4. 第4回 CNN(Convolutional Neural Network)を理解しよう(TensorFlow編)
  5. 第5回 画像認識を行う深層学習(CNN)を作成してみよう(TensorFlow編)
  6. 第6回 RNN(Recurrent Neural Network)の概要を理解しよう(TensorFlow編)
  7. 第7回 時系列データの予測を行う深層学習(RNN)を作成してみよう(TensorFlow編)
  8. 第8回 TensorBoardとは? スカラー値やデータフローグラフの可視化

機械学習&ディープラーニング環境構築入門(2018/04/18)

  1. UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 16.04 LTS対応】

Deep Insiderオピニオン:吉崎亮介(2017/11/27)

  1. 第1回 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは? 基礎概念まとめ
  2. 第2回 機械学習に必要なスキルセット

Web APIで簡単に使えるAIサービス(2017/10/20)

  1. これから始める人のための最新Cognitive Services入門

OpenCV入門【3.0対応】(2017/09/12)

  1. 第1回 OpenCVとは? 最新3.0の新機能概要とモジュール構成
  2. 第2回 OpenCV 3.0の新機能(+ 次バージョンのロードマップ)
  3. 第3回 OpenCVの環境構築(OpenCV 3.0/3.1)
  4. 第4回 初めてのOpenCV開発 ― Visual Studio/CMake/NuGetでプロジェクト作成【OpenCV 3.0/3.1】
  5. 第5回 初めてのOpenCV開発 ― coreモジュール【OpenCV 3.1.0】
  6. 第6回 初めてのOpenCV開発 ― highgui/imgcodecs/videoioモジュール【OpenCV 3.1.0】
  7. 第7回 初めてのOpenCV開発 ― デバッグ機能およびデバッグ支援プラグイン【OpenCV 3.1.0】
  8. 第8回 初めてのOpenCV開発 ― CMakeを使ったOpenCVのカスタマイズ【OpenCV 3.1.0】
  9. 第9回 初めてのOpenCV開発 ― opencv_contrib紹介【OpenCV 3.1.0】

まだ知らないエンジニアのための人工知能/機械学習概説(2016/05/20)

  1. 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!

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