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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。

「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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IDC Japanは「データ利活用統括者調査」と「IoT担当者調査」の結果を発表した。データ利活用に関する課題は「取り組みの成熟レベル」によって多様化していることが分かった。(2021/11/29)

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データサイエンティスト協会は、「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の第4版と、「2021年版 タスクリスト ver.3」を公開した。スキルチェックリスト第4版は、現在のビジネス環境や実態に合わせて全面的に見直したという。(2021/11/25)

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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。

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

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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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