2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 2019/3/3 TensorBoardに公式対応しました。また、ランタイムのRAM/ディスク空き容量が一目で確認できるようになりました。後ほど記事に追記します。 はじめに Colaboratoryは、無料で使うことができ、ほとんどの主要ブラウザで動作する、設定不要のJupyterノートブック環境です。Googleが、機械学習の教育、研究用に使われることを目的に、無償提供しています。ざっくりというなら、

2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 ここで紹介している講座が、「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」として書籍化されました! 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 TL;DR 東大松尾研がJupyter notebook形式でデータ分析/ Deep Learning講義内資料をそれぞれ公開 Google Colaboratoryを使えば、Python等セットアップ不要ですぐに始められる セットアップ後は、スマホブラウザでもok そもそもデータ分析/人工

「悟りってどんな状態？」悟った50人に心理学的手法で詳しく聞いてみた結果とは（TransTech Conferenceから） エクサウィザーズ AI新聞から転載 ＜悟りをひらいたとされる人たちをインタビューした結果、「自我の感覚の変化」「雑念の減少」など、彼らの経験には一定の共通点があった。科学的手法で解析した「悟り」とは＞ 人類を進化させる技術TransTech Conference関連の記事4本目。前回の記事「マズローの欲求５段階説にはさらに上があった。人類が目指す自己超越とは（TransTech Conferenceから）」の記事では、ハングリー精神や欠乏感を持って自己実現を目指しても、結局幸福になれないという話をした。 自己実現した多くの人は、その先を目指し始めた。また社会的成功を目指す途中の人たちも、激化する競争に疲弊し始めている。欠乏感から解き放たれた幸福に向かって、人類は進み

翔泳社は「ITエンジニアに読んで欲しい！技術書・ビジネス書 大賞 2019」（ITエンジニア本大賞）を開催。ITエンジニアの投票を集計した結果選ばれた技術書とビジネス書の各ベスト10を発表しました。 ITエンジニア本大賞は、ITエンジニアに読んでほしい技術書・ビジネス書を選ぶイベント。 2014年からスタートし、今回が6回目の開催です。今回は2018年11月26日から2019年1月14日まで投票が行われていました。 主催は翔泳社ですが、対象となる書籍は出版社を問わず技術書、ビジネス書全般。出版社や刊行年も関係なく、この1年を振り返っておすすめしたい書籍となっています。 ベスト10に選ばれた書籍の中から特に投票の多かった技術書3冊、ビジネス書3冊については、同社が2月14日、15日に開催するイベント「Developers Summit 2019（デブサミ2019）」において書籍の著者、編集者

テクノロジーが発達することで、専門家でなくてもニューラルネットワークを使って翻訳プログラムを作ることが可能になりました。とは言っても、全く知識がない人にその仕組みを理解するのは難しいもの。そこでライターのSamuel Lynn-Evansさんが自分で情報を調べつつ0から翻訳プログラムを作成し、その時に理解した仕組みを数式を使わずに説明しています。 Found in translation: Building a language translator from scratch with deep learning https://blog.floydhub.com/language-translator/ 言語は非常に複雑で、これまで機械翻訳を行うには何人もの専門家が必要でした。しかし、人工知能(AI)の発達により、もはや専門家でなくても機械翻訳を行うことが可能になりました。これまで専門家

受託の仕事がひと段落したので、現実逃避がてら内容が古い・良くない社内図書の整理を行っていた。整理しながら「そういえば基礎教養部分の社員教育カリキュラムがまったく準備できてないなぁ」と思い、社内図書をベースに教育用に課す本を考えてみた。 以前から「日本語作文能力が足りない～」と言ってきていたのだが、それに対しての現時点の暫定解がこれかなぁと思っている。 世界一やさしい課題解決の授業 世界一やさしい問題解決の授業―自分で考え、行動する力が身につくposted with amazlet at 18.09.25渡辺 健介 ダイヤモンド社 売り上げランキング: 402 Amazon.co.jpで詳細を見る とりあえず最初に読む本。ごく当たり前の話がサクっと書いてあるが、意識がないと全く身についてない話でもある。 読むだけなら数時間（読むのが早い人であれば、30分もあれば読める）、演習もやるなら1日～

１．優先順位をつける……すべては実現できない （１）ノートを用意する （２）はじめようとすることを１ページの最初に書く。（例：「英語を勉強する」） （３）（英語を勉強すると）どんないいことがあるかを、なるべくたくさん書きだして、リストにする。 （４）人生でやりたいことを、これもなるべくたくさん書きだして、リストにする。 （５）（３）と（４）のリストを見比べて、「英語を勉強する」が〈人生でやりたいことリスト〉の第何位に入るか、どれより上で、どれより下かを確認する。 ランキングで該当する順位のところに、赤字で「英語を勉強する」を書き入れる。 ２．時間を確保する……人生は有限である （１）日頃のスケジュールを１週間分ノートに書き出す。 （２）１週間のスケジュールの中で「英語を勉強する」にあたって〈犠牲にするもの〉を決める。 〈人生でやりたいことリスト〉で、「英語を勉強する」よりも下位にランキング

追記 【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 【保存版・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AI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI AcademyとAI Academy Bootcamp 我々が運営している個人向けの２つのAI学習サービスです。 AI Academy 無料で100種類近いテキストコンテンツにて、Pythonや機械学習、ディープラーニングのが学べるオンラインAIプログラミング学習サービス AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や

新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ

16世紀から17世紀頃のガリレイやニュートンの時代に始まったとされる人気のゲーム、「物理」の攻略Wikiがオープンしました。高い難易度から早期に“引退”してしまった人にとっては、もっと早くからこのWikiがあれば……と思わずにはいられないかもしれません。 物理 攻略 Wiki このWikiは、「物理の学習者が『大学の学部卒業』レベルになるまでに必ずぶつかるであろう困難の数々をクエストという形で面白おかしく表現して、多くの小目標を視覚化」「それにより学習者を励まし、応援」することを目的としており、「あたかも『物理』という名のテレビゲームが存在しているかのように」物理を紹介していくというサイト。 「メインクエスト」として、以下の11マップが紹介されています。 「力学」の平原 「解析力学」の丘 「電磁気学」の工場 「光学」の洞窟 「熱力学」の火山地帯 「統計力学」の塔 「流体力学」の滝 「相対性

アイデミー、無料AIプログラミング学習サービス「Aidemy」をリリース：深層学習や自然言語処理、数値予測などを学習可能 アイデミーは、オンラインでAIプログラミングが学習できるサービス「Aidemy」を公開した。Python入門の他、深層学習や自然言語処理、数値予測など全11講座を無料で利用できる。 アイデミーは2017年12月20日、技術者向けのAI（人工知能）プログラミングを無料で学べるサービス「Aidemy」を公開した。Webブラウザで利用するオンライン講座なので、利用者は手元のPCにプログラミング環境を構築せずに学べる。 Aidemyは、深層学習や自然言語処理、数値予測など全11講座を無料で提供。AIプログラミングに広く利用されているPython言語や、NumPy、Pandas、scikit-learn、TensorFlowといったPython向けのライブラリについても学べる。理

「年をとって、頭のキレと集中力が続かなくなってきた」と言う人は、集中力の投資戦略を間違えていることが多い。 一番まずいのは、なけなしの集中力を、仕事や勉強に使い果たしてしまうことだ。 仕事や勉強で集中力を使い果たしてしまうから、「集中力を上げること」に投資すべき集中力が残っていない。 これでは、集中力は、経年劣化で低下していくばかりだ。 これを避けるためには、手持ちの集中力を「集中力を上げること」に最優先に投資するようにする。 もちろん、ただ漫然と、運動、瞑想、睡眠、野菜をやっても、集中力は上がらない。 重要なのは、「具体的には、どうすれば集中力が上がるか？」だ。 おっさんは眠りの質が悪い もちろん、頭のキレと集中力を上げるのに、一番投資効果が高いのは、「睡眠の質と量を上げる」ことだとは分かっているが、 話はそんなに簡単ではない。 なぜなら、おっさんになってくると、「深く長く眠る能力」がど

一連の講演で話された内容は、よりゲームのコアな部分に踏み込んだ、面白さの種明かし的な内容であったり、完成に至る開発プロセスの公開であったり、バグを如何に処理したかということであったりと、普通にゲームを遊ぶユーザーとしては知らなくても特に問題ないような内容ばかりである。 だが、こうも言える――それだけに、電ファミニコゲーマーに掲載される、濃いめのインタビューや考察記事を興味深いと感じる皆さんにとっては、どれもこれも垂涎の内容であった、と。 当日の会場は、立ち見が出るほどの満員であった　実際、今回の『BotW』関連の講演はレポート記事が各ゲームメディアから報じられ、かなり大きな反響を呼んでいる。 一つ残念なことがあるとしたら、セッションのスライド、及びスライドを撮影した写真が全て非公開だったということだ。おそらく任天堂自身はここまで高い注目を浴びると予想していなかったのではないだろうか。 だが

Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に

画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が

機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less

皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおける便利記法を書いてみます。 他の言語しか使ったこと無い人もぜひ ※1/25間違いかと思われる箇所の加筆修正を実施 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） zip（同時に２つのオブジェクトでループ） yield（途中で一旦返す） for-else（forで途中で停止しない場合の条件） リスト内包表記 Collections Counter default dict（辞書のデフォルト値設定） Sort（ソート） sorted if文の書き方 Fileに関する処理（with） in（オブジェクトに存在しているかどうか） 関数について 返り値を複数返す。 関数のオブジェクト化 参考文献 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） enu

はてなブログに移行して最初の記事はやはりPythonネタにしました。 はてなブログいいですね。デザインの編集がやりやすくなったのと、Markdownで書けるのが素晴らしいです。 PyCon 2013の動画を見ていたら、素晴らしい"Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python"という発表を見つけたのでそのまとめです。 今どきのPythonコードのベターな書き方を紹介しています。 Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python ... スライドはこちらにありました 結構長くなってしまったので、知ってる項目は読み飛ばしてもらえばと思います。 ループの基本 整数のループ まずは基本のループ。 Cのfor int i=0; i<6; i++をPythonで単純に書くとこうなります。 for

ハフポスト日本版ニュースエディター 特集「#だからひとりが好き」ディレクター News Editor, HuffPost Japan