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バックナンバー
「深層学習」の検索結果: 50冊
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 第2版 機械学習・深層学習に必要な基礎知識
ＡＩ開発に必要な数学の基礎知識をしっかり習得！本書は線形代数、確率、統計・微分といったＡＩ開発に必要な数学の基礎知識をコードを動かしながらわかりやすく解説した書籍です。対象読者：数学がＡＩや機械学習を勉強する際の障壁になっている方、ビジネスでＡＩを扱う必要に迫られた方、数学を改めて学び直したい方、文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方、コードを書きながら数学を学びたい方。第２版...
画像AI大全 事前学習ガイド
はじめに この記事は、画像AI大全シリーズ を読み進めるために必要な、以下の事前知識を勉強するためのおすすめの書籍・サイトを紹介します。 - Python: 関数、クラス等の文法が分かる - 数学: 高校レベルの行列、微分知識
Python，TensorFlowで実践する深層学習入門
世界7カ国語に翻訳された深層学習入門書，日本上陸！ 理論，必要最小限の数式，プログラムコード，そして視覚的な説明を組合わせて深層学習を包括的に解説した入門書． イラストを多用し，随所でいろいろな深層学習のコード例を具体的に結果を確認しながら紹介する． 目 次 第1部 深層学習の成立と発展 第1章 生物の視覚とマシンビジョン 第2章 人間の言葉とマシンランゲージ 第3章 マシン・アート 第...
TensorFlow.kerasでGAN (Generative Adversarial Network : 敵対的生成ネットワーク) を実装してQuick Draw! データセットにより手描きイラストを生成できるニューラルネットワークを開発する
本記事は、 Quick Draw!データセットに基づいて学習し、りんご (apple) の手描き風イラストを出力するGAN (Generative Adversarial Network : 敵対的生成ネットワーク) の実装と学習方法 について解説します。本記事で紹介するネットワークは生成AIのうち画像を生成するものであり、画像と相性のよい 畳み込み層/逆畳み込み層を利用するため「DCGAN(De…
はじめてWindows11上でPythonのプログラミングをしたい方へ向けた：Anaconda × PyTorch / Tensorflow on Win11 の開発環境を構築する手順
この記事は 「本当にはじめて、今日からPythonを触ってみよう」 と思われている方に向けた記事です。なぜ書こうと思ったかと言いますと、Windows11上で "WSLを使わずに" GPUを利用してPythonで機械学習を勉強する旨の記事が 「WSLを利用する手順を紹介する記事」 が多いことにより、検索で埋もれてしまい、ヒットしにくくなっているためです。また、 すべてのスクリーンショットが明示され…
The Kaggle Workbook 著名コンテストに学ぶ！競技トップレベルの思考と技術［機械学習・深層学習の実例と練習問題］
Ｋａｇｇｌｅで技術や知見を獲得！コンペで躍進する力を養おう。本書では、Ｋａｇｇｌｅにおいて技術や知識がどのように展開／活用されてきたかを詳しく見ていきます。実際に使われた手法は、実践に役立つスキルであり、別のコンペティションにも適用可能です。この本では、過去の４つのコンペティションを取り上げ、以下の観点で解説しますー「各コンペティションの背景」「ディスカッションの活用」「ノートブックの再利用...
Kaggleと名のつく本を全て読んだので紹介していく
本記事で紹介するKaggle関連の技術書の一部＠Amazon 目次 1. はじめに(はじめに) 2. コンペ初心者向け(コンペ初心者向け) 1. 実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック! Kaggleデータ分析入門(1-実践data-scienceシリーズ-pythonではじめるkaggleスタートブック)
Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 : 機械学習・深層学習に必要な基礎知識
松尾研究室 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップの歩き方
はじめに こちらの松尾研究室が公開しているロードマップで学習を進めました． 情報系以外の大学生向け200時間コースを選択しました． このロードマップに従って，一通り学習した上で個人的に良かった書籍やサイトを厳選してここに記録します． 右側の各セクション結論の部分が厳選したものになります．
グラフ深層学習
世界は「グラフ」でできている。ソーシャルネットワーク、交通ネットワーク、タンパク質の相互作用など、身の回りの様々な現象は、ノード（頂点）とエッジ（辺）から構成されるグラフによって記述することができる。本書はこのグラフを深層学習（ディープラーニング）に適用した「グラフ深層学習」を、初学者にも分かりやすく解説した入門書である。グラフ理論や深層学習の基礎からはじめ、グラフニューラルネットワーク（G...
書籍「グラフ深層学習」を参考にGNNのグラフ埋め込みをやってみた
本記事の概要 - GNNのグラフ埋め込みをpythonでの実装も含めてやってみたよ - GNN のライブラリは使わずにやったよ - 書籍「グラフ深層学習」の4章を参考にしているよ - 簡単な理論とコードを載せているよ
はじめてでもできる GitとGitHubの教科書
Git入門の決定版！バージョン管理システムであるGitとそれを最大限に活用するためのプラットフォームであるGithubの使い方を、ハンズオンで丁寧に解説。SourceTreeを使った視覚的な操作から、コマンドラインを使ったスムーズな利用まですべてを網羅。バージョン管理はもうこわくない！ ●Chapter 1 Gitとは●Chapter 2 Gitを使ってみよう●Chapter 3 ブランチを...
【書籍紹介】最近学習した本たち（深層学習・LLM）
こんばんは。べんと申します。 最近、読書や勉強をしていてインプット過多になっているので、アウトプットしようと思い記事を書くことにしました。 実はこのくだり、一年ほど前にも同じようにありました。その時は頑張っていくつか記事を書いてみたのですが、当時の私は一つの記事を書くのにも時間がかかることに加え、ブログとして何を書いていくかの方向性などを考えてしまい、結局面倒になって続かなかったことを覚えています…
LangChain完全入門 生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方
ここから始めて、ずっと使える。ＡＩアプリを開発しながら学べるＬａｎｇＣｈａｉｎのやさしい解説書。
【書籍紹介】最近学習した本たち（深層学習・LLM）
こんばんは。べんと申します。 最近、読書や勉強をしていてインプット過多になっているので、アウトプットしようと思い記事を書くことにしました。 実はこのくだり、一年ほど前にも同じようにありました。その時は頑張っていくつか記事を書いてみたのですが、当時の私は一つの記事を書くのにも時間がかかることに加え、ブログとして何を書いていくかの方向性などを考えてしまい、結局面倒になって続かなかったことを覚えています…
ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門
本書は、ChatGPTのAPIとLangChainを使って、大規模言語モデル（LLM）を本番レベルのシステムに組み込むための知識をステップバイステップで学習し、手を動かしながら実践できる書籍です。 生成AIが登場し、APIやフレームワークのエコシステムが充実してきたことによって、これまで機械学習やプログラミングの十分な知識が必要だったことに対してアプリケーション開発者が挑戦しやすくなりまし...
【2023年12月最新】ChatGPT・LangChain関連の技術書まとめ（全10冊＋α）
本記事で紹介するChatGPT・LangChain関連の技術書たち＠本棚 はじめに 2023年は、ChatGPTやLangChainのような大規模言語モデル（LLM）を活用した技術が大きく注目を集めました。これらの技術は、AIの可能性を広げ、多くの分野での応用が期待されています。公式ドキュメントやオンラインリソースと同様に、書籍もこれらの技術を学ぶ上で重要なリソースです。本記事では、ChatGPT…
【書籍紹介】最近学習した本たち（深層学習・LLM）
こんばんは。べんと申します。 最近、読書や勉強をしていてインプット過多になっているので、アウトプットしようと思い記事を書くことにしました。 実はこのくだり、一年ほど前にも同じようにありました。その時は頑張っていくつか記事を書いてみたのですが、当時の私は一つの記事を書くのにも時間がかかることに加え、ブログとして何を書いていくかの方向性などを考えてしまい、結局面倒になって続かなかったことを覚えています…
LLM初心者ですが、専門知識から回答するチャットシステムを作りたい
はじめに 一年ほど前から、仕事で社会課題をICTで解決する企画作りに取り組んでおり、その一環として生成AIを活用して合理的配慮の対応を支援するサービス『RaNavi』を企画しました。合理的配慮とは、障がいのある人がない人と同じように社会で活躍できるよう、環境の調整を行うことです。この企画は、合理的配慮の対応が必要となった事業者を、専門知識を持ったAIがサポートするチャットサービスです。(企画の詳細…
Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意
★最強最短の近道は、これだ！★ ・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！ ・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！ 【主な内容】 第1章 機械学習コンテストの基礎知識 1.1 機械学習コンテストのおおまかな流れ 1.2 機械学習コンテストの歴史 1.3 機械学習コンテストの例 1.4 計算資源 第...
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
Kaggleと名のつく本を全て読んだので紹介していく
本記事で紹介するKaggle関連の技術書の一部＠Amazon 目次 1. はじめに(はじめに) 2. コンペ初心者向け(コンペ初心者向け) 1. 実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック! Kaggleデータ分析入門(1-実践data-scienceシリーズ-pythonではじめるkaggleスタートブック)
深層学習 改訂第2版
◆ベストセラーの改訂版。最高最強のバイブルが大幅にパワーアップ！！◆ ・トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク、生成モデルなどをはじめ、各手法を大幅に加筆。 ・深層学習のさまざまな課題と、その対策についても詳しく解説。 [本書まえがきより抜粋] ないもの（＝理論）ねだりをしても仕方がありません．それでも皆が研究を進めるのは，そうすることに意義があるからです．なぜうまく働くのか，...
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
エンジニアに読んで欲しい技術書90選
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア
Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編
本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とＰｙｔｈｏｎコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、ＰｙＴｏｒｃｈやｓｃｉｋｉｔ-ｌｅａｒｎのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。ＰｙＴｏｒｃｈについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するた...
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
【書籍紹介】最近学習した本たち（深層学習・LLM）
こんばんは。べんと申します。 最近、読書や勉強をしていてインプット過多になっているので、アウトプットしようと思い記事を書くことにしました。 実はこのくだり、一年ほど前にも同じようにありました。その時は頑張っていくつか記事を書いてみたのですが、当時の私は一つの記事を書くのにも時間がかかることに加え、ブログとして何を書いていくかの方向性などを考えてしまい、結局面倒になって続かなかったことを覚えています…
E資格振り返り（2024#1）
こんにちは。べんと申します。 本日は、2024年2月16日に受験した「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2024 1」の結果が返ってきましたので、振り返りを残しておきたいと思います。私も過去の偉人の軌跡を参考にさせていただきましたので、これから受験されるどなたかのお役に少しでも立てればと思います。 JDLA Deep Learning for ENGINEERについて…
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！
そのモデル、本質を理解して使ってますか？データ分析者必読の全く新しい教科書！実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群について網羅的に解説！
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
自然言語処理のための深層学習
自然言語処理におけるニューラルネットワーク技術を「ニューラルネットワークまずありき」ではなく，これまでの様々な方法論と比較し，それらとの位置関係を丁寧に説明している。 従来の機械学習技術から説き起こして，ニューラルネットワーク技術の利点や特徴を明らかにしながら，その導入を行い，言語処理の基盤技術となったニューラルネットワークによる言語モデルと単語埋め込み（ニューラルネットワークを用いた単語...
大規模言語モデル(LLM)とそれまでの技術の流れを入門用にまとめた
大規模言語モデル系があまりに研究が早く、かといってインパクトから考えると無視もできずフォローするために自分用にまとめました。 すでに多数の良記事がありますが、入門用にしては細かすぎて俯瞰ができない、概要すぎて次に進めない記事が多かったので、入門から次に進むステップまでとして書いてみました。（あとMermaidで手軽に作図できるとのことでその練習用！） 技術の流れ - ざっくりとした流れ merma…
独習Python = Teach Yourself Python
「ナース・スケジューリング: 問題把握とモデリング」 を文系初心者にも分かるように図やイラストを追加する_1
書籍紹介 リンク先の近代科学社HPの紹介文をそのまま ”ナース・スケジューリングとは、「ナースの勤務表作成」問題のことをいう。 勤務表は、与えられた条件下での作成が難しいだけでなく、人間の暗黙的な評価や制約が存在することから、その評価も難しい。この問題は、求解困難な組合せ最適化問題としてもよく知られている。 現実問題を解決するために様々な角度から問題を把握することは、それ自体がモデリングであると…
松尾研究室 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップの歩き方
はじめに こちらの松尾研究室が公開しているロードマップで学習を進めました． 情報系以外の大学生向け200時間コースを選択しました． このロードマップに従って，一通り学習した上で個人的に良かった書籍やサイトを厳選してここに記録します． 右側の各セクション結論の部分が厳選したものになります．
最短コースでわかるPyTorch&深層学習(ディープラーニング)プログラミング : ひと目でわかる最短コースマップ付き
書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」補足情報と紹介
はじめに 2021年 9月17日に日経BP社より出版した書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」の筆者です。当記事では執筆後に判明した点、書籍に書ききれなかった点の補足を記載するとともに、この本の特徴についても簡単にご紹介します。 <img width="250" alt="スクリーンショット 2021-10-10 13.37.41.png" src=" Amazon…
書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」3値分類モデルの決定境界の表示
はじめに 書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」の著者です。 この本の姉妹版にあたる「最短コースでわかるディープラーニングの数学」の補足として、３値分類モデルの決定境界を求めるコードをアップしたところ、結構評判がいいようなので、調子にのってこちらの本でも同じことをやってみます。 書籍のリンクはこちら( 2つの書籍は、まったく同じデータを例題で扱っており、こちらの本で３…
PyTorchを参考書だけで勉強する
Qiita投稿練習のために良い題材がないか探していたところ，最近読んで良かった参考書があったので紹介させていただきます． 動機 大学の卒業研究のなかでPyTorchのコードを読む必要が生じた． PyTorchとは PyTorchとは、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリ(Deep Learningライブラリ)です。
ディープラーニングG(ジェネラリスト)検定公式テキスト : 深層学習教科書
21年改訂版・ディープラーニングG検定の勉強方法の紹介
本記事では、21年7月実施の「ディープラーニングG検定20212」より適用される、「改訂版G検定」に向けた勉強方法を解説します。 本記事の目次 - はじめに（シラバス改訂について） - 勉強方法の流れ（概要） - 動画講義「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」
プログラミング初心者の学生が2年間で読んだ本の中でオススメを紹介する
目次 01. はじめに(1-はじめに) 02. ネットワーク(2-ネットワーク) 03. データベース(3-データベース) 04. セキュリティ(4-セキュリティ)
【資格】G検定に受かったから記録を残す
はじめに オッス、オラIT革命戦士！ 2021/7/17(土)にG検定っていう試験を受けて合格したから勉強方法とか書いてくぞ！ | !image.png( |:--|
データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ
データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…
プログラミングを始めて4ヶ月でG検定を受けて合格した時のメモ
この記事は「IT資格取得をテーマに学びをシェアしよう！【PR】Udemy」アドベントカレンダーその2の5日目の記事です。よろしくお願いします。 1ヶ月前になりますが11/6（土）実施のG検定20213に無事合格できたので、学習方法などの紹介になります。 G検定受けようかなと思っている人の参考になれば。 はじめに自己紹介・バックグラウンド 2021年の6月末で2年半務めた学習塾を辞め、7月より転職先…
IT資格試験『合格のコツ』と『取組みポイント』 ～40超の資格取得経験から～
0.はじめに 私は普段、IT企業の企画系部門で仕事をしています。以前は開発現場にいたため、開発経験もあります。 これまでIT系の資格を含め、40以上の資格試験に合格しています。この経験を踏まえ、私なりの資格試験に合格するコツと取組みポイントというテーマで記事を書いてみたいと思います。 どこまで共感いただけるかわかりませんが、「こんな人もいるんだな」程度で気楽にご覧ください。資格試験の合格を目指して…
【新卒1年目向け】新人エンジニアの勉強方法まとめ !!!
皆さん、こんにちは！ 今回は、Advent Calendar 2022への応募記事として、「新人エンジニアにすすめたい、あなたの勉強法をシェアしよう！」というテーマで記事を投稿させていただきました。 これからエンジニアになろうと考えている方や来年度入社を控えている方に少しでも＋になれば幸いです！ 目次 1. 自己紹介
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
たった1日で基本が身に付く！ Docker/Kubernetes超入門
DockerとKubernetesの基本が、たった1日で？！ 本書は、次世代のアプリケーションアーキテクチャとして注目されている「マイクロサービス」の技術基盤となるコンテナ技術「Docker」とコンテナオーケストレーション技術「Kubernetes」を取り上げ、Dockerの基本的な利用法、DockerfileやComposeの設計、コンテナのデータ永続化やCI/CD、Kubernetes...
個人サービス「Ability」の開発記録(Laravel / Vue / AWS / Docker / CircleCI)
挨拶 はじめまして！kamajiと申します😑 人気の高まっている技術を筆頭にWebサービスを開発いたしましたので 紹介させていただきます。 自己紹介
高専１年生に読んでほしい技術本N選
この記事は 共同開発鯖^1 Advent Calendar 2022( 10日目の記事です(尚、１投稿目の模様)。 今年はテスト等で予定が合わなかったりなどして、１投稿目が10日になっちゃいました...... (遅刻してごめんなさい) 前書き この記事は高専１〜２年生に読んでほしい初級〜中級の技術書を紹介した記事です。技術に興味はあるけど何をやったらいいか分からない、学校で習ったことをなにかに使い…
【書籍紹介】最近学習した本たち（深層学習・LLM）
こんばんは。べんと申します。 最近、読書や勉強をしていてインプット過多になっているので、アウトプットしようと思い記事を書くことにしました。 実はこのくだり、一年ほど前にも同じようにありました。その時は頑張っていくつか記事を書いてみたのですが、当時の私は一つの記事を書くのにも時間がかかることに加え、ブログとして何を書いていくかの方向性などを考えてしまい、結局面倒になって続かなかったことを覚えています…
E資格振り返り（2024#1）
こんにちは。べんと申します。 本日は、2024年2月16日に受験した「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2024 1」の結果が返ってきましたので、振り返りを残しておきたいと思います。私も過去の偉人の軌跡を参考にさせていただきましたので、これから受験されるどなたかのお役に少しでも立てればと思います。 JDLA Deep Learning for ENGINEERについて…
Pythonで儲かるAIをつくる
見込み客、土日の需要、商品リコメンド… 営業、マーケティングが劇的に変わる 業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る！ ◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる ◆現場目線でAIの最適化までできる ◆ブラウザだけで試せるPython実習（Google Colab） ◆XGBoost、Prophetなど話題のAI技術を活用 ◆全PythonコードをGoogle Colab用のN...
Pythonでアソシエーション分析
はじめに Pythonで機械学習モデルを構築する場合、scikit-learnに含まれている処理パターン(分類・回帰・クラスタリング等)であればネット上にサンプルも数多くあり、それらを参照すれば簡単に実装可能なのですが、そうでない場合、ライブラリの選定から、実装サンプルの入手まで結構大変だったりします。 その典型例が、マーケティング分析で多用される「アソシエーション分析」です。Rであればよく使…
最短コースで機械学習を学べる 書籍「Pythonで儲かるAIをつくる」紹介
はじめに 書籍「Pythonで儲かるAIをつくる」の著者です。当記事でこの本の特徴をご紹介します。 Amazonリンク(単行本) Amazonリンク(Kindle) 本書サポートサイト (Github)
Prophetでコロナ陽性者予測をしよう
はじめに 「Pythonで儲かるAIをつくる」の著者です。社内で、この本を題材にした勉強会を主催しているのですが、5.3節の「時系列予測」用に作った、宿題の題材が結構面白いものだったので、qiitaでも共有することにします。 なお、ここで紹介するコードは、Github( 時系列予測とは そもそも、「時系列予測」とはなんでしょうか。冒頭で紹介した私の書籍の中では、「分類」「回帰」と並んで学習方…
書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」補足情報と紹介
はじめに 2021年 9月17日に日経BP社より出版した書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」の筆者です。当記事では執筆後に判明した点、書籍に書ききれなかった点の補足を記載するとともに、この本の特徴についても簡単にご紹介します。 <img width="250" alt="スクリーンショット 2021-10-10 13.37.41.png" src=" Amazon…
アルゴリズムが一目でわかる！ Pythonによる決定境界表示
はじめに 書籍「Pythonで儲かるAIをつくる」の著者です。 関連リンク: Amazon( サポートサイト(
書籍「Pythonで儲かるAIをつくる」最新正誤訂正
はじめに 書籍「Pythonで儲かるAIをつくる」の著者です。 著者による書籍紹介ページ( 書籍サポートページ( Amazonリンク(
人工知能のアーキテクトたち
AIの最先端を知るための23人のインタビュー集！ 本書は、AIの最先端で活躍する23人の開発者、起業家、政策立案者へのインタビュー集です。『テクノロジーが雇用の75%を奪う』などで知られるMartin Fordがインタビュアーを担当。AlphaGoを開発したDemis Hassabis、シンギュラリティを提唱したRay Kurzweil、『スーパーインテリジェンス』の著者Nick Bostr...
IT・AIエンジニアにおすすめの書籍（2020年8月新刊メイン）
本記事では、私が2020年8月に読んだ書籍で、感想をTwitterに投稿した良書を紹介・解説します。 はじめに 本記事は、私のtwitter投稿から、今月読んだ書籍感想のまとめです。 （これらの読書は仕事ではなくプライベートでの趣味です） 書籍紹介以外にも、IT・AI・Biz関連の情報をたくさんつぶやいているので、
松尾研究室 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップの歩き方
はじめに こちらの松尾研究室が公開しているロードマップで学習を進めました． 情報系以外の大学生向け200時間コースを選択しました． このロードマップに従って，一通り学習した上で個人的に良かった書籍やサイトを厳選してここに記録します． 右側の各セクション結論の部分が厳選したものになります．
【生成AIの学習ロードマップ】最近やたら羽振りのいいやつが生成AIを極めてた件について。
はじめに 生成AIによって世の中は大きく変わります。単なるブームではないと確信しています。 研究者の間では数年で「あと人間の知能に匹敵するAIが出てくるだろう」と言われているほどです。 - 「生成AIって社内でもよく聞くけど何から始めればいいかわからない...」 - 「AIに興味はあるけど初期設定とか大変そう...」
『人工知能のアーキテクトたち』 感想
はじめに Qitta初投稿です。 インプットが好きな一方、アウトプットを苦手とする私ですが、 少しずつ慣らしていきないなーと思い、今年は2,3記事書いてみようと思った次第です。 手始めに、ハードルの低そうな読書感想文あたりから、
今すぐ試したい！機械学習・深層学習（ディープラーニング）画像認識プログラミングレシピ
私たちの日常生活で、人工知能が普通に使われる時代になりました。スマートフォンの顔認証、自動運転技術、SiriやAlexaのようなAI音声アシスタントなど身近な技術ばかりです。これからは機械学習や深層学習はエンジニアの基本教養となるかもしれません。本書は、機械学習や深層学習の分野から画像認識に重点をおいて、難しい数式をつかわず、図や写真を多用して解説する入門書です。必要な概念、用語、キーワード...
【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法
AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービス( 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考…