AI IoT

Pythonの文字列はさまざまに操作できる。文字数の取得、要素の取り出し、文字列に特定の文字列が含まれているかの判定、文字列の置換などを紹介する。

人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第91弾は、AI数学連載（全4部）の中から第2部を電子書籍化。AI／機械学習で頻出の微分と偏微分をマスターしよう。ステップ・バイ・ステップで基礎から実践応用まで効率的に学べる。

if文の条件として、複数の条件をand／or演算子を使ってひとまとめにして記述する方法や注意すべきポイントなどを紹介する。

Colabをもっと便利に活用するためのTips（インタラクティブ・テーブル、実行履歴、コードによるファイル表示、絵文字＆LaTex文字の入力サポート、コマンドパレット、GitHub用リンク付きバッジ生成、Colab新バージョンのリリースノート閲覧など）を紹介する。

シングルクオート／ダブルクオート／トリプルクオート／raw文字列／f文字列／文字列と数値の変換など、Pythonで「文字列」を扱うための基本事項を紹介。

経済産業省は、教育機関や企業などに向けてAI人材育成用「AI Questデータ付き教材」を提供する。プログラミングやAIモデルの構築に加え、実際の企業のAI実装を疑似的に体験できる教材になっている。

Pythonで関数を定義する基本、位置引数やキーワード引数の渡し方と受け取り方、デフォルト引数値の指定、可変長引数の渡し方と受け取り方などを紹介する。

リクルートにおける数理最適化の応用事例を通じて、数理最適化とは何か、どのようにビジネスに応用できるのかを紹介する連載。今回は、飲食店の最重要課題の一つ、「調理遅れ」を数理最適化で解決する際の考え方やポイントなどについて解説する。

スタンフォード大学の研究所が、AIの進歩や影響に関する最新の年次調査レポート「2022 AI Index Report」を公開した。

「オープンソースデータセットが想定外の方法でAIアルゴリズムのトレーニングに適用されると、そのアルゴリズムは、機械学習のバイアスに影響されて整合性が損なわれ、出力の精度が低くなる恐れがある」。カリフォルニア大学バークレー校とテキサス大学オースティン校の研究者のチームが、新しい研究によって明らかにした。

身近な現実問題にAIやデータサイエンスの適用を試してみる新連載。今回は「ミニぷぱ」というラズパイベースの小型ロボット犬を製作し、OAK-D-LITEカメラを搭載することで物体検知して自動的に目で追うようにしてみる。

グラフオブジェクトが持つstyle属性に1〜48の値を設定することで、グラフのスタイル（見た目）を指定できる。そのバリエーションを画像で紹介。

ディープラーニング（深層学習）をビジネスで活用したい人に向け、最新技術情報に基づき、深層学習の概要、ニューラルネットワークの仕組み、深層学習の代表的な手法としてコンピュータビジョン向けのCNN／GAN、および自然言語処理向けのRNN／Transformer（BERT／GPT）の概要を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介。最後に、次の一歩を踏み出すための参考情報もまとめる。

Pythonで「Hello World」プログラムを3つ作りながら、Pythonプログラムを構成する要素や、Pythonの特徴を見てみよう。

OpenPyXLが提供するTrendlineクラスを使って、グラフに移動平均線を追加したり、その線色を変更したりする方法を紹介。

機械学習をビジネスで活用したい人に向け、最新技術情報に基づき、機械学習の概要、統計学との違い、機械学習の作業フローと学習方法、回帰／分類／クラスタリング／次元削減に使える手法、次の一歩を踏み出すための参考情報を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介する。

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をPython 3.10に合わせて改訂します。

経済産業省は、「中堅・中小企業等向け『デジタルガバナンス・コード』実践の手引き」と「中小企業向けAI導入ガイドブック」を公開した。DXの推進やAIの導入に取り組む中堅・中小企業に向ける。

OpenPyXLが提供するStockChartクラスとBarChartクラスを使って、各種の株価チャート（ローソク足など、と棒グラフの組み合わせ）を作成する方法を紹介する。

DeepMindがAIベースのコンピュータプログラム作成システム「AlphaCode」を開発し、競技プログラミングコンテストへの参加をシミュレートしたところ、同システムはコンテスト参加者の54％以内の順位に相当する成績を収めた。

人工知能をビジネスで活用したい人に向け、最新技術情報に基づき、人工知能の概要、注目される理由、歴史と課題、できること、次の一歩を踏み出すための参考情報を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介する。

用語「責任あるAI」について説明。倫理的な問題やプライバシー、セキュリティーなどの潜在的なリスクに企業や組織が責任を持って取り組み、作成したAIが安全で信頼できバイアスがないことを保証すること、またはそのための指針として掲げる基本原則やプラクティスのことを指す。

DoughnutChartクラスを使って、ドーナツグラフを作成したり、そこにパーセンテージ表示を加えたり、同心円状に複数の系列のデータを表示したりする方法を紹介する。

AI／機械学習／データサイエンス関連で筆者が注目する、データサイエンティスト検定、G検定／E資格、統計検定、データサイエンス数学ストラテジスト、人工知能プロジェクトマネージャー試験という5つの認定資格や検定試験を紹介する。

macOSにPythonをインストールする方法は幾つかある。代表的なインストール方法を紹介し、選択のポイントについて考えてみる。

国土交通省は2022年3月29日、現実の都市を3Dデータに落とし込む「Project PLATEAU（プロジェクト プラトー）」で2022年度に取り組む内容を発表した。

用語「人間中心のAI」について説明。人間の能力を機械（AI）に置き換える「自律的なAI」のアプローチよりも、機械（AI）を使って人間の能力や体験を向上させる「人間中心のAI」のアプローチの方が大切だとする、AIの研究／構築方法に関する考え方を指す。その考え方では、「人間と機械の相互作用」および「人々や社会への倫理的な影響」に関心を向けることも重要視される。

正しくAIを作り、活用するために必要な「AI倫理」について、エンジニアが知っておくべき事項を解説する本連載。第4回は、AI倫理に関する世界の主要なAI法規制やガイドラインと、AI開発者に求められることについて。

OpenPyXLのRadarChartクラスを使って、Excelのワークシートにレーダーチャートを作成したり、その種類を変更したりする方法を紹介する。

2022年3月末の最新状況に合わせて改訂。はじめてのAIから、機械学習、深層学習、自然言語処理、統計学、社会人のためのデータサイエンス（実用知識）、大学生のためのデータサイエンス（理論知識）まで、全28個の講義内容を紹介。本稿独自に考察した、学習者対象やお勧めの学習方法についても示す。

OpenPyXLが提供するPieChartクラスとProjectedPieChartクラスを用いて、円グラフと補助グラフ付円グラフを作成する方法を紹介する。