StrawberryGelatoのブックマーク / 2018年1月31日

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2018年1月31日のブックマーク (3件)

東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
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
StrawberryGelato 2018/01/31
機械学習

Python

TensorFlow
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「脳科学は終わったのか？」DeepMind創設者Demis Hassabisの答え - Qiita
前書き　－　人工知能と脳科学　－最近のAI (Artificial Intelligence) の進歩はすさまじいですね。特に、深層学習 (Deep Learning) はTensorFlow, Chainerなどのライブラリの普及もあり、一般的に広く使用され、知られる概念になりました。ところで、Deep Learningの歴史を簡単に紐解いてみると、はじめは脳の計算原理を実装しようとする試み、つまりニューラルネットワーク (Neural Network) の研究からスタートしました。人の脳は100億ともいわれる数の神経細胞からできています。それらは解剖学的に分かれた領域に位置し、それぞれの脳領域は特定の計算を行っています。各脳領域は互いにコミュニケーションを取り合い、行動選択に関わる情報を処理しています。こうした脳科学の知見は、ニューラルネットワークの研究をインスパイアしてきました
StrawberryGelato 2018/01/31
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サピエンス全史図解（詳説版）｜きょん
どうも、きょんです。今回は初の本についての図解です。人類の歴史。宇宙の成り立ちから、シンギュラリティに至る大いなる流れについて記述し、大いにビジネス界をはじめとして幅広く話題になった、「サピエンス全史」。約６００ページにも及ぶ大著です。この本を昨年購入し読了して以降、何度も読み返しているのですが、読む度に新しい発見を得られるような深みと重みがあります。 ↓サピエンス全史↓ ただ、その内容の深さ、重さのせいなのか、またページ数のせいなのか、なかなか身近に読んでいる人はいないのが現状です。歴史好きの友人なども、その文章量に圧倒され、読むことができていないというから、驚きました。というか、身近な人に読書が習慣な人とか、勉強する人とかがいないんですよね(笑)。「やはり、敷居が高いのだろうか。それならば！」ということで、いつもの通り図解を試みてみました。しかし、非常に内容が重いものであり、内容を
StrawberryGelato 2018/01/31
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