Deep Insider

必須スキルの一つとして、AI&データ活用スキルを身に付けよう(紹介記事へ)

AI/データ分析/データサイエンスをこれまでに学んだことがない人でも大丈夫。新卒の社会人1年生からベテラン社員まで大歓迎! ここから学び始めよう!

新連載『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』

データを分析して、その背後にある有益な情報を取り出したい人向け。数学などの前提知識は不要! 身近に使える表計算ソフトで体験しながらデータ分析の考え方を学ぼう。

[NumPy超入門]Pythonでのデータ処理をNumPyから始めよう!
Pythonデータ処理入門:

NumPyってどんなもの? どんな機能があるの? ここからデータ処理の第一歩を踏み出そう。Python入門に続く入門シリーズが開始!(2023年6月9日)

SNS

Twitter
Facebook
YouTube
GitHub

編集責任:デジタルアドバンテージ

Copyright© 1999-2019 Digital Advantage

AI IoT 関連記事

news041.jpg

ITRは、2024年に企業が注目すべき12のIT戦略テーマ「ITR注目トレンド2024」を発表した。同社は「AI革命が新たなステージに突入したことを認識し、DXを推進することが企業に求められている」としている。(2023/12/01)

news093.png

Gartnerは、生成AIについて「AIへの対応はCIOの最優先課題であり、AIの活用方針とAI対応シナリオを策定する必要がある」と指摘した。(2023/11/30)

news060.jpg

ランサーズは「生成AI活用の実態調査」の結果を発表した。生成AIを業務で使用している人は約4割。最も使用している生成AIの種類は「言語生成」で、ライティングやプログラミングなどで利用している人が多かった。(2023/11/30)

news050.jpg

IDC Japanは、国内ソフトウェア市場の実績と予測を発表した。2023年上半期の国内ソフトウェア市場規模は、対2022年同期比で9.5%増の2兆2419億2000万円。2027年の市場規模は6兆2346億円に達する見込みだ。(2023/11/28)

news021.jpg

IDCは、2024年以降の世界におけるAI、生成AI、自動化に関する予測を発表した。それによると2027年には、全世界でAIソリューションの支出が5000億ドル以上になるという。(2023/11/27)

TOP STORIES

お勧め連載

5分で分かるAI・機械学習・データサイエンス

「5分で分かるAI・機械学習・データサイエンス」は、 「機械学習」といった人工知能やデータサイエンス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。

社会人1年生から学ぶ、AI・データサイエンス超入門

「データ&AIを活用したいなら、最初に知っておくべき全体概要」、具体的にはAI・データサイエンスの概要と、データ分析(数値予測などの分析系AI)、画像認識などの識別系AI、文章生成などの生成系AIを紹介します。

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。

Stable Diffusion入門

「今、画像生成AIがはやっているみたいだけど、何ができて、何がすごいのかよく分からない」という普通の人に向けて、Stable Diffusionの概要と基本的な仕組み、それを簡単に使うためのサービスなどをできるだけ分かりやすくコンパクトに紹介する連載。

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。

過去記事

RSSについて

アイティメディアIDについて

メールマガジン登録

@ITのメールマガジンは、 もちろん、すべて無料です。ぜひメールマガジンをご購読ください。