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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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PwC Japanグループは2022年5月19日、日米企業のAI活用状況を調査したレポート「2022年AI予測調査(日本版)」を発表した。(2022/05/26)

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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。(2022/05/10)

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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。(2022/05/10)

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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。(2022/05/09)

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「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。(2022/04/28)

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お勧め連載

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。

Pythonコードで理解する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。フルスクラッチでニューラルネットワーク(DNN:Deep Neural Network)を実装していく。

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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