さようなら、全てのエヴァーノート - 本しゃぶり
2011年6月10日、Evernoteを使用開始。 2014年9月19日、有料プランに加入。 2024年3月23日、クソみたいなメールが届く。 プラン、廃止 いつも Evernote をご利用いただき、ありがとうございます。このたびは今後の Evernote 登録プランに関する変更についてご案内させていただきます。 お使いの Evernote アカウントは Plus から Personal に移行されました。Evernote Plus など、一般のお客様に数年間ご利用いただけなかった従来の登録プランが廃止となったためです。この変更により、Personal プランで利用可能な機能すべてをご利用いただけます。 今後はAnnualの登録プランが現在の Evernote Personal プランの料金 129.99 USD/Yearに合うように更新されます。この料金は次の更新日である2024/4/
LangChainで生成AIアプリ開発に入門できる名著が出ました！ - Qiita
2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記：この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 昨年末からの生成AIブーム、すごいですよね。 勢いを落とすことなく毎日のように新しい技術や製品のアップデートが登場しており、業務やプライベートで生成AIを活用したアプリケーション開発に取り組まれている方も多いのではないでしょうか。 そんな2023年10月、大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーション開発に入門できる名著が発売されますので紹介します。 紹介したい本 ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門 著：吉田 真吾、大嶋 勇樹 あさって10/18(水) 発売です！ 今回ありがたいことに発売前に献本を頂けることになったので、先行レビューをさせていただきます。 この本を読むべき人は誰？ OpenAIなどの大規模言語モデル（
総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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マイクロソフト、初心者向けのIoTカリキュラム無料公開 12週間で学習できる | Ledge.ai
米マイクロソフト（Microsoft）は、あらゆる年齢層の人がIoT（モノのインターネット）の基礎を学べるように、GitHub上に無料のカリキュラム「はじめてのIoT、カリキュラム（IoT for Beginners, curriculum）」を無料公開した。 本カリキュラムは「IoT入門」「デバイスをインターネットに接続する」「アプリケーションロジックのクラウドへの移行」「IoTデバイスから在庫を確認」などで構成している。12週間／24レッスンで学習できる。 ＞＞公式ブログ 該当ページ（英語） マイクロソフト、初心者向けの機械学習カリキュラム無料公開 12週間で学習できるまた、米マイクロソフトは、無料のカリキュラム「Machine Learning for Beginners（初心者のための機械学習）」も公開している。本カリキュラムは12週間／24レッスンで学習できる。 本カリキュラムは
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9449c9db4388eeb4c8c79bd8b9f8f8c89aee3743/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200809%2F20200809110655.jpg)
数学分からず機械学習しても良いじゃん。だってエンジニアだもの。｜石川 聡彦 @ai_aidemy
こんにちは、石川（@Aidemy）です。はてなブログからnoteにちょっと浮気したつもりでしたが、noteのほうが書き心地が良いので今日もnoteです。 機械学習には数学の予習が必要なのか？ さて、以下のツイートがそこそこファボられまして。『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』の著者としては黙っておれん！ということで、noteにまとめます。結論としては（数学の参考書を執筆しておきながらw）「数学の予習は不要だと思う派」ではあります。 勿論、数学が完全に不要と言っているのではなく、入り口として数学は不要だよね、という趣旨です。概ね同意のツイートも多く、こんな感想が寄せられました。 もちろん、機械学習エンジニアとして腕を磨いていくなら、線形代数や微分・確率統計などのテーマは押さえておくべきと感じます。特にTwitter機械学習界隈はプロ意識の高いが多いので、数学をしっかりやるべき、と
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
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