プログラミングせずAIをDIY！ Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは？
プログラミングせずAIをDIY！ Webブラウザで動くGoogleの機械学習サービスを試す AIの出来栄えは？：遊んで学べる「Experiments with Google」（第19回）（1/3 ページ） 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能（AI）や拡張現実（AR）といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップ。実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にあるテクノロジーや、技術の活用方法とその目的を解説する。 読者の皆さんも、ぜひ自分の手で試しながらその仕組みを学んでもらえたらうれしい。きっと、最新技術の魅力に気付くはずだ。 プログラミングできなくてもAIを作れる「Teachable
【本当の初心者向け】ニューラルネットとTensorFlow入門のためのオリジナルチュートリアル１ - HELLO CYBERNETICS
はじめに TensorFlowを理解する 計算グラフに対する理解 実践的なTensorFlowの理解 写像とは？ 写像をTensorFlowのコードと合わせて見る プレースホルダーという概念 写像をメモリに乗せる メモリに載せた写像のプレースホルダーに値を与える ニューラルネットのアフィン層設計 数式おさらい コードで見る ニューラルネットの設計 2層のニューラルネットワーク 活性化関数 TensorFlow APIの活性化関数 ニューラルネットの順伝播 TensorFlowの実際 tf.InteractiveSession() 順伝播を試してみる 最後に 今回の記事に関する補足 ニューラルネットを理解するための関連記事 続きの記事 はじめに TensorFlowを本格的に活用し始めて感じていることがいくつかあります。 モジュールが異様に豊富で、どれを使えばいいか分からない プログラミング
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