機械学習／ディープラーニングが無料で学べる、米国有名大学の「オンライン講座／講義動画」機械学習／ディープラーニングが無料で学べる、米国有名大学の「オンライン講座／講義動画」：AI・機械学習の独学リソース アメリカのスタンフォード大学／MIT／ハーバード大学／コロンビア大学／ニューヨーク大学といった有名大学の一部では機械学習や深層学習のオンライン講座／講義動画を無料で配信している。その概要と特長をまとめる。
機械学習・ディープラーニングの数学／技術の概要を理解できる厳選「無料動画」
今や無料の動画だけでも、AI・機械学習・ディープラーニングは手軽に楽しく学べる。「機械学習／ディープラーニングに必要な数学」「機械学習／ディープラーニングの概要」「ディープラーニングの技術理解」の観点で、初心者にお勧めの無料動画を紹介する。 連載目次 「そろそろAI・機械学習・ディープラーニングを学びたいと思っているが、きっかけがつかめない……」という人は少なくないのではないだろうか。今では無料の動画だけで、手軽で楽しく学べるようになってきている。 「でも動画を見るにも時間が……」という人もいるだろう。そこで本稿では、できるだけ短時間の日本語の動画で、できるだけ効率的に堅苦しくなく学べる動画を、筆者が考える「学ぶべき順」で並べてみた。 念のため断っておくが、今回の動画選択には、えこひいきは一切ない。人脈による友達メディア推しもない。「筆者がこのテーマで学ぶならこれがベストだ」と本心で思って
作って試そう！ ディープラーニング工作室
パープレキシティーと呼ばれる指標を用いて、どのくらいの精度で文を生成できるかを確認した後、ドロップアウトと呼ばれる手法で過学習状態を回避してみましょう。
AIメディアの中の人が選ぶ、AI初心者が読んだら幸せになれそうな9冊 | Ledge.ai
人工知能ブームにかこつけて（？）生み落とされたのか、世に大量に溢れるAI関連本。 ディープラーニングや機械学習などの技術をしっかり学ぶ開発者向けのものから、AI時代の子供の教育やAIが仕事を奪うといった脅威論まで、枚挙に暇がない。 玉石混交の情報の海に溺れず、わたしたちは自分の知りたい情報にたどり着けるのだろうか……。そんな迷えるAI初心者に朗報だ。 今回、Legde.aiを運営し、日々AI業界の動向に触れているレッジのメンバーに、「自分と同じ職種のAI初心者」にオススメしたい本を聞いた。なお、AI初心者は「AIと機械学習、ディープラーニングの違いが分からないレベルの人」と定義する。 Amazon本カテゴリ「AI」の検索結果画面。Amazonに「検索結果20,000以上」と言われたら何を選べばいいか見当がつかない。「人工知能」でも3,000件以上ヒットしている ではさっそく見ていこう。推薦
オートエンコーダ：抽象的な特徴を自己学習するディープラーニングの人気者
オートエンコーダ（自己符号化器）とは何か オートエンコーダ(AutoEncoder) ニューラルネットワークの歴史 誤差逆伝播での勾配消失を防ぐ オートエンコーダは大成功だったか 生成モデルとオートエンコーダ Variational Autoencoder まとめ ディープラーニングが盛んに研究され、実用化されはじめている。Googleの猫認識やAlphaGoがプロの囲碁棋士イ・セドル氏を打ち負かしたことは大きな話題を呼んだ。GoogleのプロダクトでもレコメンドやGoogle Photoの画像認識など、その役割は凄まじいものがある。 ディープラーニングの幕開けは2006年にHinton氏がDeep AutoEncoderやDeep Belief Networkを提案してからだと言われている。 また、ディープラーニングの紹介のされ方でよくあるのが ディープラーニングを使うことで、コンピュー
Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita
Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いのですが、Chainerは依存ライブラリが少なく簡単に導入・・・できたんですが、1.5.0からCythonを使うようになりちょっと手間になりました。インストール方法については以下をご参照ください。 Mac Windows AWS 公式インストール情報 また、C
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。 1．はじめに 最近、ニュースや書籍などでAIという言葉を見聞きすることが多い。人手不足の救世主のように扱われたり、人の仕事を奪う悪魔のように書かれるが、その実体はいまひとつ分かりにくい。ましてや、自分の携わっている仕事に対して、具体的に何をしてくれるのかが分からないという声をよく聞く。 もう1つややこしいのは、その呼び名である。AI、機械学習、ディープラーニング、それぞれが何のことなのか、どんな関係なのか不明なまま、なんとなく人に聞けなくて腑に落ちない。この記事では機械学習を中心に、その実体を説明したい。 2．AIとは AIとはArtificial Intelligenceの略、日本語にすれば人
ニューラルネットワークの基礎を初心者向けに解説してみる｜迫佑樹オフィシャルブログ
こんにちは，学生エンジニアの迫佑樹(@yuki_99_s)です． 先日の大学の講義でニューラルネットワークを扱ったのですが，それがめちゃめちゃわかりやすかったんです． そこで，ニューラルネットワークの基礎の基礎を，高校生でもわかる簡単な数学だけを使って解説してみようと思います． 理解のしやすさを念頭に置いたので，ニューラルネットワーク・機械学習を専門に学ばれている方からすれば違和感を感じる表現もあるかもしれませんがご了承ください． ニューラルネットワークとは よく聞く，ニューラルネットワークなのですが，一体何なんでしょうか？ これは，とてもざっくり説明すると，人間の脳の仕組みをコンピュータに適用したものです． 人間の脳には，ニューロンと呼ばれる神経細胞があります． このニューロンは，他のニューロンから信号を受け取ったり，信号を受け渡したりすることによって，情報を処理しています． つまり，こ
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
新規アプリケーションへの深層学習適用のベストプラクティス - Qiita
どのようにサービスにディープラーニングを適用すればいいか、ベストプラクティスがまとまっていた論文があったので、訳してみました。 元論文 Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications Leslie N. Smith https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.01568.pdf アブスト このレポートは、特定のドメインのエキスパートだがディープラーニングに詳しくない人向け ディープラーニングを試してみたいと思っている初心者のための経験的なアドバイス フェイズを分割することで、マネージメントしやすくすることを薦めている 各フェイズごとに、新規学習者へのおススメと知見を含んでいる イントロダクション ディープラーニングの研究してるから、ディープラーニングのアプリケーショ
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