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。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。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。CNNやRNNも同様に学ぶ。2とKerasにも習熟する連載。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。2020」を発表した。同レポートは、消費者のデジタル技術に対するニーズや期待に、企業が対応しきれていないと指摘する。インフォアが「2020年の企業のAI活用に関する予測」を発表インフォアジャパンは、「2020年の企業のAI活用に関する予測」を発表した。企業内で従業員と双方向コミュニケーションをとるなど、AIがより「知的」になり、業界に特化したテンプレートによってAIの導入と利用が活発化するという。スマートスピーカーの仕組みを学ぶ教材を使用して、6年生を対象に「ネットワークを利用した双方向性のあるプログラム」の授業を行う。研究情報支援研究センター長の水島洋氏に、日本での実現可能性や今後の展望を聞いた。Ridge-iRidge-iは、人工衛星から取得した画像データをディープラーニングによって解析する際に、日本スペースイメージングの地図データ「ダイナミックモザイク2019」を利用する。自然災害が発生した箇所の検出などを想定する。PyTorchによるディープラーニング実装手順の基本いよいよ、PyTorchを使ったディープラーニングの流れを通して全体的に説明する。ミニバッチ学習を手軽にするデータローダーから始めて、ディープニューラルネットワークのモデル定義、オプティマイザを使った学習、損失/正解率の出力やグラフ表示といった評価までを解説。(2020年2月20日)Pythonチートシート:[Pythonチートシート]特殊メソッド編インスタンスの初期化など、オブジェクトの振る舞いをプログラマーが細かく調整するために使用できる特殊メソッドについてギュッとまとめた。PyTorchのテンソル&データ型のチートシートPyTorchのデータやパラメーターなどは、独自の「テンソル」形式で取り扱う。テンソルはNumPyライクに取り扱えるので難しくはない。テンソルの基本的な操作方法と、テンソル内の値のデータ型について、すばやく内容を確認できるチートシート形式で紹介する。(2020年2月13日)Pythonチートシート:[Pythonチートシート]モジュール/例外編モジュールやパッケージのインポート、それらの作成方法、例外の捕捉と送出の基本についてギュッとまとめた。PyTorchでニューラルネットワークの基本PyTorchの習得は、シンプルなニューラルネットワーク(NN)の、まずは1つだけのニューロンを実装することから始めてみよう。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といった最低限必要な「核」となる基本機能に絞って解説。自動微分についても簡単に触れる。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。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。「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。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(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連載。そもそも何ができるの?2.機械学習やディープラーニングには、どんな手法があるの?3.機械学習&ディープラーニングの、基本的なワークフローを知ろう機械学習&ディープラーニング入門(コンピューター概論編)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。Colaboratory」の基本的な使い方を分かりやすく紹介する連載。Notebookのオンライン版)の使い方」まとめ機械学習&ディープラーニング入門(Python編)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。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。論理演算子15.ラムダ式16.リスト内包表記17.例外18.「Python言語基礎文法」と「いくつかの応用文法」のまとめ機械学習&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。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。CNNやRNNも同様に学ぶ。2とKerasにも習熟する連載。仕組み理解×初実装(後編)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。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。CNNやRNNの実装例を通して、PyTorchにも習熟する連載。DeepRacer入門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。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。LTS対応】TensorFlow入門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。この連載の課題に取り組んでみよう。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。ついての最新情報を紹介する連載。「日本は機械学習パラダイス」になった2.個人情報を含むデータは、AI&機械学習に使えるのか?〜個人情報保護法〜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。