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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。

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。

Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう
ニューラルネットワーク入門:

ニューラルネットワークの仕組みや挙動を、数学理論からではなく、Pythonコードから理解しよう。まずはニューラルネットワーク(Deep Neural Network)の順伝播をフルスクラッチで実装する。(2022年2月9日)

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精度向上により、近年利用が広まっている「ニューラル機械翻訳」。その仕組みを、自分で動かしながら学んでみましょう。第1回は海外の大学で教材として使われている「JoeyNMT」のインストール方法やモデルの訓練方法を紹介します。(2022/06/29)

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Microsoftは同社のAIシステムの構築方法を導くフレームワーク「Microsoft Responsible AI Standard v2」(責任あるAIの基準第2版)を公開した。さまざまな社会的な課題について、AIでどのように扱うのか、Microsoftの考えを示した。同時に社会的に悪影響を与えると考えられる同社のAIサービスの提供を中止した。(2022/06/24)

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アクセンチュアは、企業のAI導入と活用に関する調査レポート「『AI活用浸透』の極意:実践から成果へ」を発表した。それによるとAIを導入する企業の大多数が概念実証段階にとどまり、競争優位性につなげられている企業はわずか12%だという。(2022/06/24)

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あいおいニッセイ同和損害保険とJX通信社は、火災保険の事故データとSNSデータを組み合わせて地域の自然災害リスクの実態を把握する実証実験を実施すると発表した。(2022/06/21)

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産総研は、数式から自動生成した画像データでAIの画像認識モデルを構築する手法を開発した。数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成することでラベル付けのコストを削減し、実画像のデータ数や権利関係を気にせず、画像認識モデルを構築できる。(2022/06/15)

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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。

Amazon SageMaker Studio Lab入門

無料のAmazon SageMaker Studio Labを解説する連載。概要からスペック、Colabとの違い、使い方までを紹介する。

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。

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。

AI・データサイエンスで遊ぼう

AIやデータサイエンス、場合によってはもっと広げてPythonなどの幅広い技術を活用して、業務データの利活用や日常作業の効率化、身の回りの趣味や遊びの高度化などを試していく連載。

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