Googleが高精度かつ高速にファイル形式を判別するツール「Magika」公開
AI研究の第一人者・松尾豊氏が語る「日本でDXやAIの活用が進まない理由」｜@DIME アットダイム
2021年4月に開催された「AI EXPO」で、日本ディープラーニング協会主催の「DX時代のAI（ディープラーニング）活用最前線」という講演が、同協会理事長、東京大学大学院教授の松尾豊氏によって行われた。その講演の概要とともに、日本でDXが進まない理由をインタビューした内容を紹介する。 DX 時代の AI（ディープラーニング）活用最前線 データやデジタル活用の重要性は10～20年前から語られていたが、新しい要素としてAI、ディープラーニングが叫ばれている。 松尾氏は、データの活用がビジネス上でできていないことが今の日本が抱えている課題であり、AIを用いてイノベーションを起こしていかなければならないと考えているという。 現在は「ビジネスやDXの取り組みの中でどうディープラーニングを活用していくか」という課題をどう解決するかが昨今のテーマだ。 【プロフィール】 松尾 豊氏 東京大学大学院工学系
松尾豊氏が監修した人工知能基礎 2万5000円が3000円に引き下げ | Ledge.ai
画像は教材のイメージ 株式会社zero to oneは2月1日、東京大学大学院工学系研究科 教授の松尾豊氏が監修したオンライン教材「人工知能基礎（学習期間60日間）」の定価を従来の2万5000円から3000円に改定した。また、行政職員向けに「人工知能基礎」の無償提供プログラムを開始する。同プログラムの対象は国家公務員法あるいは地方公務員法上の一般職の人。 「人工知能基礎」は、AIの歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニング（深層学習）の基本知識まで、AIに関する基礎を幅広く網羅したとうたう教材。ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト（すべてオンラインで完結）で構成されている。 教材のイメージ さらに、「人工知能基礎」を通して学習した内容をもとに、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）による「G検定（Deep Learni
総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2019-2020年】
連載目次 ※本稿には新バージョンがあります。2021年に向けてのアップデート記事（2020年12月16日公開）はこちらです。 本稿は、ディープラーニング（深層学習）に関心があるビジネスマンから、これから始めてみたいというエンジニア、既に取り組んでいる実務経験者まで、幅広い人に向けて書いた。よって、初歩的な内容も含めつつ説明していくのでご了承いただきたい。 ディープラーニングを実装する場合、フルスクラッチでゼロからコードを書くのは非効率なため、専用のライブラリ／フレームワークが用いられるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近4年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人
深層学習が強化学習において果たす役割とは？『現場で使える！Python深層強化学習入門』から紹介
本記事は『現場で使える！Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御』から抜粋したものです。掲載にあたり、一部を編集しています。 この記事では強化学習のアルゴリズムを理解するための前段として、機械学習の概要について説明します。さらに、機械学習において強化学習が他の学習法と本質的に異なる点を明らかにしつつ、その有用性について解説します。最後の節では、深層学習が強化学習において果たす役割について考察します。 1.1 機械学習の分類 昨今の人工知能の目覚ましい発展を支えている基礎技術は、深層学習や強化学習に代表される機械学習であると言えます。本節では、機械学習を構成する3つの手法、すなわち、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の概要について説明します。 近年、人工知能あるいはAI（Artificial Intelligence）という言葉をよく耳にします。人工知能と聞くとSF
機械学習の初心者がモチベーションを上げるために読む無料記事いろいろ - orangeitems’s diary
機械学習の勉強とモチベーション 機械学習の扉を開いてみた・・のですが、いきなり数学が現れたりPythonが現れたりしてなかなか障壁が高そうな雰囲気です。でも、機械学習のさわりの部分すら知らないでいきなり数学から始めると、モチベーションがどんどん下がってきます。でも数学をわからないと先に進めない・・。 ということで、いやいや、とりあえず機械学習の超基本的なところをその道の達人から教えてもらう。また、こんなのは向いてないからねというアンチパターンも学ぶ。その上で、もし手を動かせるところまで来たらこんなことができるよ！という記事を集めてみました。 基本的な考え方を頭に入れるための資料 とりあえずこの2つの資料は繰り返し読んでおくと、次のステップでつまづきません。読みやすい記事なのでお勧めです。 一から始める機械学習 qiita.com 対象読者 ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目
機械学習・ディープラーニングの学習を入門レベルで挫折しないために - orangeitems’s diary
入門レベルで挫折しないために 初心者が無料で勉強できる良教材いろいろまとめを読み、AIを支える技術、具体的には機械学習やディープラーニングについて興味を持ったので入門記事を読み進めてみました。具体的にはChainer Tutorialです。 tutorials.chainer.org このチュートリアルは、機械学習やディープラーニングの仕組みや使い方を理解したい大学学部生以上の方に向けて書かれたオンライン学習資料です。 とはじめに書いてあったので大丈夫か‥と。 おそらく読み進められた方もいらっしゃると思うのですが、「うーんわからん」と離脱するポイントがいくつも見えましたのでまとめておきます。読み進める前に本記事を読めば離脱が防げるかもしれません。 学習を進める上で重要なポイント Chainer Tutorialの意義（全体を通して） AIを「使う」ために、ここまで詳しい数学やPython・
AIプロジェクトPoCの進め方 | 株式会社神戸デジタル・ラボ Kobe Digital Labo（KDL）
AIによる成功事例がメディアによって頻繁に報道される一方で、「AI導入が進まない」という話題も近年たびたび耳にするようになりました。AIの導入で欠かせないのがPoCですが、このPoCが進まなかったりPoCを繰り返すものの導入に至らない例も多いようです。 今回は、これからAIを導入、またはAI導入を進めている企業様向けに、KDLのこれまでの経験をもとにAIのPoCの進め方や注意すべき点についてご紹介します。 AI（人工知能）にできること AIの定義は非常に広く曖昧です。AIそのものも、AI技術を利用したサービス自体もAIと表現されたり、AIとひとことで言ってもそれが何なのかを言い表せる言葉がありません。 そもそもAIには何ができるのか、という観点で整理すると、以下の図ように分けられます。 図の左ふたつ「推論」と「意思決定」は、以前から統計などの数学的な計算で実現されているものですが、近年AI
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
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