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現在、多くの人が使用しているコミュニケーションツールの1つにメールがありますよね。最近は連絡にSNSを使用することが増えていますが、それでもメールは定番の連絡手段として、プライベートや仕事など多くの場面で使用されています。 そのメールに備わっている、いくつかの便利な機能の1つに迷惑メールのフィルタリング機能がありますよね。迷惑メールとは広告・勧誘などの不要なメール。それをフィルタリング機能は、迷惑メールと判定したら指定のフォルダに振り分けてくれます。 そして、この便利なフィルタリング機能の仕組みに使用されているのが、ベイズの定理です。詳しく覚えていなくてもベイズの定理について、学生時代に学んだ記憶がある人もいるかもしれません。そのベイズの定理は、最先端技術のAI（人工知能）の開発技術である機械学習にも応用されています。 しかし、AI（人工知能）に使われているといっても、ベイズの定理の計算自

機械学習を行えば、インプットされるデータをもとにあらゆる目的のデータを推測・分類できますよね。その範囲はAI（人工知能）にもおよび、数々の先端技術の開発やデータソリューションの要としてなくてはならない存在です。そして、この機械学習に使われるのが、テンソルです。 テンソルは、多次元データの集合体で、AI（人工知能）の画像認識、音声認識、自然言語処理、言語翻訳などに欠かせないディープラーニング（深層学習）で必要なデータセットとして広く活用されています。テンソルをうまく使って膨大なデータをAI（人工知能）に反復学習させ、パターン化に成功すれば、有効なシステムやプロダクトが完成します。 この記事で機械学習の学びに有効なテンソルについて理解して、AI関連の先進的な技術やシステムの開発に役立てましょう。 そこで今回は、テンソルと機械学習の関連性や応用例、GoogleのTensorFlowとの関連性など

はじめてPythonの入門書を選ぶときは、どれが良いのか迷ってしまいますよね。「Python　入門書」でインターネット検索すると、たくさんの入門書の情報が出てきます。例えば、初心者でもPythonでゲーム開発ができる本、初心者向けでもプログラミング未経験向けと経験者向けなど、さまざまな入門書が出ています。 しかし、それらの情報に目を通していくうちに「本当に自分に合った入門書はどれだろう」、と余計にわからなくなるかもしれません。特にプログラミング自体が初めての超初心者は、入門書を選ぶ基準自体がわからないので、迷うのは当然です。 そこで今回は、Pythonを「始める前」「始めてから」「実践しながら」の3つのシチュエーションに分けて、これからPythonを始める超初心者におすすめしたい入門書についてお伝えします。

Pythonでの開発を始めるときに、０からすべてのコードを記述するのは大変ですよね。そんな時には、Pythonのライブラリ（ある機能を記載したPythonファイルまたはPythonファイル群）をインストールするとよいでしょう。 Pythonは、機械学習をはじめとしたAI（人工知能）開発、データ分析やWeb開発など様々な分野の開発において非常に力を発揮します。その理由の1つが、豊富な外部ライブラリの存在。Pythonの外部ライブラリをインストールすることですぐに開発を始めることができます。そして、Pythonの外部ライブラリをインストールするための道具がpipコマンドです。 そこで今回は、Pythonの外部ライブラリをインストールするのに利用するpipコマンドについてお伝えします。ぜひ、pipコマンドをマスターして様々な分野の開発を始めてみましょう。 pipコマンドとは pipコマンドとは、

DX(デジタルトランスフォーメーション) AIでSDGs！人工知能を活用した地球温暖化の取り組みについて調べてみた 最近はあらゆる場所や業界で人工知能（AI）が利用されるようになっていますよね。昨今話題になっているSDGsや、それに関わる地球温暖化などにも、人工知能（AI）を活用した取り組みが行われているのです。 なお、SDGsとは国連に採択された17の持続可能な開発目標のことであり、この中には地球温暖化に関わる目標がいくつか存在しています。地球温暖化は私たちの将来にも大きな影響をもたらすので、重要な話題とも言えるでしょう。 そこで今回は、人工知能（AI）が本当に地球温暖化を解決するのかについてお伝えします。合わせてSDGsの意味や人工知能（AI）が地球温暖化に取り組む具体的な事例や問題点、人工知能（AI）と地球温暖化の未来についても解説します。

AI（人工知能）開発をするならPythonと機械学習の習得は必須項目ですよね。これまで開発された多くのAI（人工知能）にはPythonと機械学習が使用されています。 AI（人工知能）の開発を行うためには、AI（人工知能）の中心技術である機械学習ができることが必須です。その機械学習を最も効率的にできる言語が、Pythonです。そのためAI（人工知能）開発をするならPythonで行う機械学習の習得が必要です。 そしてPythonでの機械学習を勉強する前に「Pythonと機械学習について」と「Pythonと機械学習がAI（人工知能）で多用されているのはどうしてか」を知っておくと、学習内容も理解しやすくなるに違いありません。そこで今回はPythonと機械学習の概要や、2つをAI（人工知能）に用いるメリットなど、知っておくと有利なことについてお伝えします。 機械学習とは何か 機械学習とは、AI（人工

最近は、ITやゲーム業界だけでなく、世代を超えてさまざまな人たちがプログラミングを学び始めていますよね。しかも独学でマスターする人も多いです。そんな中で注目されているのが、「Python」。 Pythonは、最近とくに人気のプログラム言語でWebサービス・アプリの開発、組み込みアプリの作成、ビッグデータ分析など、大変活用範囲が広いのが特徴です。文法が簡単で初心者でも学びやすいうえ、機械学習を使った最新のAI（人工知能）開発まで可能とあって、世界中で評価が急上昇しています。 この記事では、Pythonについて基礎からわかりやすく解説するだけでなく、プログラミングやPythonを学ぶにあたっておすすめの専門書も紹介します。よって、Pythonを独学したい超初心者だけでなく、デジタルスキルの向上、キャリアアップを狙っている人にも大いに役立つに違いありません。 そこで今回は、Pythonの基礎知識

今では機械に複数の言語を翻訳させたり、知りたい情報を検索サービスですぐに得られるようになりましたよね。実はこの背景には形態素解析という技術が大きく関係しています。 実はこの形態素解析は形態素解析エンジン「MeCab」で体験することができます。 それではこの形態素解析が体験できる形態素解析エンジン「MeCab」をPythonで利用する方法を説明していきましょう。 このMeCabとは形態素解析ができるソフトウェアのこと。単体で利用したり、プログラミング言語「Python」とMeCab連携して使うことが可能です。 そこでまずMeCabと形態素解析についての基本やどのような環境構築・準備が必要なのか。また、MeCabのインストール・Pythonと連携させる方法、PythonでMeCabを利用した形態素解析をする方法を具体的にお話します。 最後にはMeCabを使うときのポイントや、みなさんに併せてお

システム開発とは具体的にどんなことをするのか システム開発とは、IT技術を用いて時間や手間を削減する業務の効率化を図る仕組みを開発することを意味します。開発したシステムは、社内で使われたり、あるいはシステムとして提供されたりすることもあります。これが具体的にどういうことなのか、説明しましょう。 例えば、在庫管理を人間がしようとした場合、多くの時間、ものを数える人手が必要になりますよね。この場合、時間的コストや人的コストが多くかかってしまいます。また、工場などでは高所からの落下やものが崩れてきたりと怪我をするリスクもあります。 そこで、この作業をIT技術を用いて効率化をはかります。この時に作るのがシステムです。例えば在庫管理システムの場合、在庫がいつ、どこに、何個あるか分かるようになっています。このようなシステム開発によって、時間的コストや人的コストだけでなく、ヒューマンエラーを削減できます

プログラミングを始めたばかりの人にとって、学習環境の構築は難しいものですよね。 しかしGoogle Colaboratory（グーグルコラボレイトリー）というサービスを使えば、プログラミングに必要な環境が簡単に整います。 実際にソースコードを書く前の段階でつまずいていては、学習意欲が下がってしまうおそれがあります。プログラミング学習へのモチベーションを維持するためにも、環境構築が素早く完結するGoogle Colaboratoryを使用してみましょう。 しかしプログラミングの経験がなかったり、Webサービスを使い慣れたりしていないと、Google Colaboratoryの使い方も難しく感じるかもしれません。 そこで今回は、Google Colaboratoryの使い方や、使いこなすためのポイントなどについてお伝えしましょう。Google Colaboratoryを使ってみたい、という人は

Pythonとは Pythonは、機械学習やデータ分析などデータサイエンス分野やAI（人工知能）を用いた開発などで幅広く利用されているプログラム言語です。Pythonを使って開発された身近な例では、YoutubeやInstagram、ソフトバンクのPepperなどがあり、非常に需要が高く人気もあります。 Pythonの大きな特徴としては、他の言語と比べて、記述がシンプルでどんな処理を行っているのかがわかりやすいということ。これは、Pythonの設計哲学（PythonエンジニアのTim Petersが記載したPythonプログラマが持つべき心構え）を記録した「Zen of Python」にも表されており、「Readability counts（読みやすさに勝るものなし）」や「Simple is better than complex（複雑であるより平易であるほうがよい）」などにも表されていま

Pythonライブラリとは Pythonのライブラリとは、複数のパッケージをまとめたものです。パッケージは複数のモジュールをまとめたもので、モジュールは複数の関数をまとめたものです。 つまり、 のような関係性があります。 ライブラリには、標準ライブラリと外部ライブラリがあります。標準ライブラリは、Pythonをインストールした際に標準でインストールされているライブラリです。そのため、自分でインストールをする必要はありません。 対して外部ライブラリは、標準ではインストールされておらず自分でインストールが必要なライブラリです。 ではここからは、各ライブラリの紹介しましょう。 まずはこれから！標準ライブラリ3選 標準ライブラリでおさえておきたいライブラリは3つです。 pip Pythonで書かれたライブラリをインストールや管理をするためのライブラリがpip。ライブラリをインストールする場合、pi

AI（人工知能）と聞いて、人間のように自然な会話ができるドラえもんやしゃべるロボットを想像する方も多いですよね。このようにコンピューターを使って人間の言葉を取り扱うことを自然言語処理(NLP Natural Language Processing)といいます。 自然言語処理については、昨今のAI（人工知能）ブームの中でも多くの研究がされていて、なんと人間よりも高精度な読解を行えるような研究成果も多数報告されています！そんな自然言語処理ですが、実は身の回りでも多くその技術が用いられています。自然言語処理がどのように活用されているかを知ることで、日常生活でそれらの技術が取り入れられているシステムをうまく活用できるようになったり、ビジネスでもどのように活用すれば良いかを考えるきっかけになるかもしれません。 そこで今回は、身近な自然言語処理の活用事例についてご紹介します。 自然言語処理（NLP）と

アジャイル開発とは アジャイル開発のアジャイル（Agile）とは「素早い」という意味で、従来のシステム開発手法に比べて開発期間が短く済むシステム開発の手法のひとつです。その秘訣はシステム開発の区切りが大きな単位ではなく、小さな単位でおこなわれることにあります。 従来型のシステム開発として有名なのがウォーターフォール開発で、これは最初の段階で要件定義や設計をおこない、開発やテスト、運用などを順々に進めていくというものでした。ウォーターフォール開発は予算や納期をコントロールしやすい一方、仕様の抜け落ちや変更があると前の工程を見直さなければならず、開発期間の延長へとつながるというデメリットがありました。 その一方でアジャイル開発では小さい単位で進められるため、仕様の変更や追加機能のシステム開発が容易です。これは、市場の変化やITの新技術を組み込みに対応する必要のある現代において有効であり、現在主

まずGitは、前述でもお伝えした通りソースコードのバージョン管理システムの一つです。ただデータを保存するだけでなく、誰がいつどこを編集したのかといった履歴を保存し、いつでも当時の状態に戻れるように管理することができます。 例えば、Aさんが「僕は昨日ソースコードを編集した」と言っている一方で、Bさんは「私は今朝コードを編集した」と言っているとします。するとCさんは編集作業前に、「結局どっちが最新なの？」と迷ってしまいますよね。しかしGitを使うことにより、どのファイルが最新か、そしてAさんBさんはどこを直したのか、そういったことがすぐにわかるようになるのです。 具体的なGitの操作は以下のとおり。今回は「〜.html」ファイルを共同開発者と共有する流れで見ていきます。 ※初見の方にとっては、難解なコマンドや用語が混じっているかもしれないが、ひとまずおまじないと思って読み飛ばしてください。 1

最近プログラミングをPythonで始める人が多いですよね。でもPythonをダウンロードして、PCでプログラミングできるようにするには結構な手間が掛かります。 そこでおすすめなのが「Anaconda」。このAnacondaとはプログラミング言語「Python」やライブラリをまとめたものです。 それでは、今回は手軽にPythonを始めたい人におすすめな「Anaconda」のインストール方法や使い方をお話しましょう。 具体的には、Pythonがどんな言語であ、Anacondaがどのようなものであるのかや、Anacondaのインストールで気をつけること、Anacondaのパッケージ・ライブラリなどについても説明。 さらに、どのようにPythonをプログラミングしていけばよいのかをAnacondaに搭載されている「Jupyter Notebook」で行う方法も紹介します。 加えて最後には、このAn

近年私たちの暮らしの中にも幅広く活躍の場を広げつつある人工知能（AI）。さまざまなシーンでその恩恵を受けているという方も少なくはないでしょう。 でも、そもそもどうやって作られているのか気になりますよね。もちろんプログラミングによって作られているのですが、なかでも、Pythonというプログラミング言語が用いられることが多いといわれています。実際、Pythonは人工知能（AI）のプログラミングに適した特徴を数多く持っているプログラミング言語です。 とはいえ、いざPythonを使って人工知能（AI）を作ろうとしても何から始めればいいかわからないという方もいらっしゃることでしょう。 そこで今回は、Pythonを使ってゼロから人工知能（AI）を開発する方法から、知っておきたいお役立ちツールまで詳しくご紹介します。

今人工知能（AI）を使った製品やサービスというものは続々とリリースされていますよね。そのため、これから人工知能（AI）の開発をやってみたい人もいるでしょう。しかし、複雑な人工知能（AI）の開発にはプログラミングが必要です。 ちなみにこの人工知能（AI）のプログラミングは様々な言語で開発できます。 ですから今回は人工知能（AI）のプログラミングに必要な知識や人工知能（AI）のプログラミングに適した言語についてや、また、人工知能（AI）のプログラミングを学ぶための書籍、講座などを人工知能（AI）開発を目指している方に向けてご紹介しましょう。 さらに、実際に人工知能（AI）をプログラミングしていく上で、理解しておいてほしいこともお話しますので、この記事で得られた知識でプログラミングを行い、人工知能（AI）を開発をおこなってみてください。

AI（人工知能）や機械学習の分野でいま絶大な人気を誇っているプログラミング言語があります。それは「Python」と呼ばれるプログラミング言語。豊富なライブラリ群とシンプルな文法で、初学者にも学習しやすいプログラミング言語としても知られています。 そのPythonはWindowsをはじめとして、MacやLinuxなどあらゆるOSで利用できるのも特徴のひとつです。 今回は、そんな中でもLinuxにスポットを当ててPythonの環境構築について詳しくお話していきます。実際にPythonをLinuxにインストールする方法から、PythonをLinuxで使うメリットまで、Linuxユーザーの方必見の内容をご紹介しましょう。

ディープラーニングに興味はあるけれども何から手をつけよう…そんな風に機械学習にあと一歩踏み込めていない人はいますよね。 そんな方は、まずはパソコンにTensorFlowをインストールしましょう。TensorFlowは機械学習を行うソフトウェアの中でも最も有名なものの一つです。比較的簡単に高度なディープラーニングのプログラムを作成することができるため、世界中で大変人気があります。 TensorFlowをパソコンにインストールしてしまえば、数十行のプログラムで機械学習を実行することができます。しかも、機械学習のプログラムは初心者向けに丁寧な解説がつきでたくさん存在し、インターネットで見つけたプログラムをコピペするだけでも簡単に実行できるのだとか。 さらにTensorFlowではコピペしたプログラムを実行するだけでも、参考書での勉強よりも圧倒的に大きな知識を得ることができます。要は「習うより慣れ

2020年より小学校でもプログラミング教育がスタートするということで、世間ではプログラミングに注目が集まっています。しかし、プログラミングとひとくくりに言ってもJavaやC言語など種類がたくさんあって困惑する方も多いですよね。 そこで、プログラミングを今から始める方におすすめしたいのが、Pythonというプログラミング言語です。近年注目を集めているAI（人口知能）にはPythonが使われることが多いのが現状です。Pythonを学習するうえでAI(人工知能)についての理解を深めることもできますし、WebサイトといったWeb系にも強いのがPythonの特徴です。 しかし、一からプログラミングを学習するのは難しいと考える方も多いですよね。そこで今日は、Pythonの入門サイトのおすすめについてお伝えしましょう。

「エンジニアになるためには、とにかくプログラミングの学習だけしていればOK！」・・と思ってしまうかもしれませんが、実はそうではありません(*>_<*) AIエンジニアを目指すのであれば、統計学など数学の知識なども必要になってきますし、それ以前に正しくスピーディーにコードを書くためには、タッチタイピングが出来ていれば生産性もぐっと変わってきますよね。 プログラミング初学者の方でも、早い段階で知っておきたい知識の1つに「GitHub」があります。GitHubとは、簡単に言えば「自分が書いたプログラミングコードを公開できるツールのこと」です。 今回は、エンジニアの強い味方であり必須スキルであるGitHubの使い方を、一緒に学習していきましょう♪ GitHubって聞いたこともないけど・・という方でも大丈夫ですよ☆GitHubとはそもそも何なのかというところからご紹介しますね♪

最近ではPythonでプログラミングをしたり、AI（人工知能）を使ったりする人が増えていますよね。 Pythonでプログラミングして作れる物の一つに、音声認識があります。以前は音声認識の精度があまり良くありませんでしたが、近年、音声認識の精度は驚くほど向上し、色々な言語の違いだけではなく、方言まで認識することができるようになったとのこと。さらに、さまざまなAPIの登場などにより、音声認識のプログラムを作成した経験がない人でも簡単に、Pythonで音声認識ができるようになりました。 とはいえ、何も知らない状態でいきなり音声認識を作るのはやはり難しいでしょう。そこで今回は、Pythonで音声認識を作る方法についてお伝えします。1つ1つ丁寧に解説していくので、Pythonの音声認識の作り方について、一緒にマスターしましょう！

データ分析や図を作る時に複数あるデータを扱うことがありますよね。このデータをわかりやすくするのが配列です。Pythonには配列の種類がいくつかあるので、Pythonの配列をどのように使い分けたら良いのか分からないことも多いはず。 しかし、配列はPythonを習得するためには欠かせない、とても大切な基礎の1つです。そして、配列はAI（人工知能）やデータサイエンスなどに挑戦するときに必ず活躍するテクニック。この記事では、そんなPythonの配列について1つずつていねいに学習していくので、バッチリ理解できるに違いありません。この記事を参考に、今のうちにPythonの配列をしっかりとマスターしましょう！ そこで今回は、Pythonの配列とその種類、適切な使い分け方のポイントについてお伝えします。 Pythonの配列とは それではまず、「配列」の意味から確認していきましょう！配列とは、いくつものデー

本屋でプログラミングのコーナーに行くとパイソン（Python）について書かれた本をよく見るけどどうしてこの言語なのか、プログラミングの入門者だとなぜパイソン（Python）が他の言語より注目されているのか不思議ですよね。 プログラミングの初学者が始める時のとっかかりには良さそうだけれども、なぜこの言語なのか、そしてどの知識から知っていけばいいかなどわかりづらい点が多いのも事実。 そこで今回はパイソン（Python）初心者向けに、入門に欠かせない用語やよくある疑問点について解説していきます。 それではまず、パイソン（Python）とは何か、どうしてそれを学ぶ必要があるかという疑問点から一つ一つ解き明かしていきましょう。

AI（人工知能）やビッグデータを使ってみたくてPythonを勉強する人は多いですよね。そんなときに出てくるのが、Pythonを使ったデータ分析。 しかしいざ自分でデータ分析をしようとしても、「Pythonでのデータ分析って難しそう…」「Pythonのデータ分析って具体的に何をすればいいか分からない…」と戸惑ったり、やってみてもPythonが難しく使いこなせずにと尻込んでしまったりして、なかなかデータ分析ができない人も結構います。それでもAI（人工知能）を活用するためには、まず基本であるデータ分析をPythonでできるようになる必要があります。 そこで今回は、Pythonでデータ分析をする方法や役立つツールについてお伝えします。実際にPythonでデータ分析をするためには、まずは「そもそもデータ分析とは何をすること」なのか確認しましょう！ Pythonでデータ分析することとは データ分析につ