機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いの？レベル別にオススメ！！＜初心者向け＞ - Qiita
はじめに 機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いのかをレベル別にオススメします。 レベルはレベル1~レベル5の五段階です。 今の自分にあったレベルから書籍を選んでみて下さい。 また３〜４ヶ月でここに紹介した書籍を読み進められるとベストです。 勉強方法はこのnoteでは触れませんが、Couseraのマシンラーニングコースなどオンラインでとても良い講座があるので、書籍以外のサービスも活用してみて下さい。 ＊AIに関して勉強したい方は下記の２つご利用ください！ AI Academy 無料でPythonや機械学習、ディープラーニングが学べるオンラインAIプログラミング学習サービス *一部コンテンツは月額980円にて全て利用可能。 AI Academy Bootcamp 個人向け2ヶ月10万円で受講可能な、受講後すぐに業務で使える分析力を身に着けられるAI・データ活用ブートキャンプ 人工知能基礎編<
機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
文系記者が「データサイエンティスト育成スクール」に通った結果
企業が持つビッグデータを分析し、ビジネス課題の解決に役立てる「データサイエンティスト」の需要が高まっている。近年のAIブームもあり、データサイエンティストへのキャリアチェンジを考えている人も多いのではないだろうか。実際、データサイエンティストの採用、育成に関する記事は読者からの反響が大きい。 SEからデータサイエンティストに転身 「考え方が全く違う」NEC社員が味わった苦労 未経験からデータサイエンティストになれる？ 「死の谷」を越えた独学プログラマーが伝えたいこと 「僕と契約してデータサイエンティストになってよ！」 分析少女ありさ☆アリスの悲劇 年収180％アップも 「データサイエンティスト」注目される理由 専門家が”必要なスキル”解説 「データサイエンティスト・ラプソディ」 なぜ優秀なAI人材は転職するのか “自称AIエンジニア”を見破るには？ 採用担当に伝えたい「ゴレンジャイ問題」
絵心ゼロでもこのレベルよ。ラクガキからリアル画像を生成する｢GauGAN｣が今すぐ試せます
絵心ゼロでもこのレベルよ。ラクガキからリアル画像を生成する｢GauGAN｣が今すぐ試せます2019.06.19 23:0027,073 小暮ひさのり ね？簡単でしょ？ 以前こちらの記事で紹介した、NVIDIAのAIアルゴリズムの一種である、敵対的生成ネットワーク（GANs）という技術を利用した自動描き起こしツール｢GauGAN｣。 以前は動画でのデモに留まっていましたが、現在はWebサイト上でその機能を試せるようになっています。 Image: NVIDIA ResearchImage: NVIDIA Research絵心ゼロで美術1の僕が20秒で描いた作品がこちらです。よーく見るとアナザー地球のようなファンタジーでいびつなパーツもありますけど、これが一瞬にして生成されるって、魔法じみていてもはや驚きしかありません。 画伯、って読んでくれてもいいのよ？ Source: NVIDIA
「AI・機械学習の勉強を始めたい」「AIサービスを作りたい」人のための技術情報フォーラムです！
連載目次 本「＠IT／Deep Insider」は、機械学習エンジニアを目指す人～初中級者のためのAI（人工知能）技術情報フォーラムです*1。主に「これから勉強したい人」～「AIサービスを作りたい人や実践活用したい人」に向けて、Python言語連載から、技術用語解説、技術解説記事、技術事例、ニュースやイベントレポートなど、AI・機械学習・ディープラーニングに関するさまざまな情報を幅広く発信しています。 *1 私は、本フォーラムの編集長を務めさせていただいている一色政彦です。本フォーラムは、2019年6月18日にオープンし、2020年6月25日現在で、早くも約1年が過ぎたことになります。この1年間のご愛読に感謝を申し上げます。編集スタッフともども、2年目も頑張っていきますので、相変わらぬご愛読のほどよろしくお願いいたします。会員限定コンテンツも多いですが、会員登録は無料ですので、ぜひ登録して
予測分析ツール「Prediction One」をソニーが無償提供。導入後は38倍の作業効率化 | Ledge.ai
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AI時代へ向けて育成すべきはAI人材か?｜楠 正憲（デジタル庁統括官）
今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材（原典を確認したところAI人材ではなかったようですね）が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2030年くらいにならないとAIネイティブな新入社員は入ってこないし、その頃まで深層学習が流行っているのか、NVidiaが残ってるのか、PythonやTensorFlowが広く使われているのか、GAFAがどうなっているかなんてさっぱり見当がつかない。 残念ながら私たちは2010年代に深層学習の実用化の局面で米国に負けたのであって、いまから教育をいじるといったって泥棒を捕らえて縄を綯うような話である。
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