日本ディープラーニング協会「G検定(ジェネラリスト検定)」合格に向けた、練習問題に特化したコースです。本コースはG検定の範囲を網羅した業界最多レベルの約1000題の例題を収録。問題ごとに解説と出典が明記され、追加の自主学習で理解を深めていただくことが可能です。 JDLAの新たなシラバスに対応した新バージョンが9月9日にリリースとなります。11月以降の「G検定」受験をお考えの方々は、新バージョンをご購入ください。 →プレスリリースはこちら
本講座と併せて学習していただくことで、よりデータサイエンスへの理解が深まりますので、ぜひご受講ください。 こちらのページをご参照ください。 第1週:統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第2週:データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値~平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間
画像はUnsplashより 株式会社KDDI総合研究所は2月24日、マスクを着けている人でも、9割以上の精度でポジティブ・ニュートラル・ネガティブの表情を分析できる「顔領域適応型表情認識AI」を開発したと発表。企業、教育機関、公共施設、イベント会場など、日常的にマスクを着用する場面で、人の表情を高精度に分析する新しいサービスの実現が期待される。 KDDI総合研究所はこれまで人の感情や状態を推測するための技術として、表情認識AI技術の研究に取り組んできた。しかし、新型コロナウイルス感染症(COVID‑19)の感染拡大を防ぐため、日常的にマスクを着用することが求められている。マスクを着用した場合は顔の面積の最大7割が覆われ、同社の従来の表情認識AI技術では十分に認識できなかったという。 「顔領域適応型表情認識AI技術」の学習モデル構築概要図 今回、KDDI総合研究所が開発した「顔領域適応型表情
講座内容 人工知能、AI、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング…これらの言葉が世間ではよく聞かれるようになっています。 よく聞く言葉だけれども、よくわからない、自分の身近なものではなさそうと思っている方も多いのではないでしょうか。 本講座では、AI に関わる基本知識だけでなく、事例や具体的にそれがどのような仕組みで動いているかも紹介します。 AI の基礎を理解し、AI をどう活用できるかのヒントがつかめるように、本講座で学びます。 第 1 章 はじめに 1-1:ケーススタディ 1 生活の中での AI 1-2:ケーススタディ 2 AI の活用事例を知る 1-3:本講座のゴール 機械学習について知る 第 2 章 機械学習でできること 2-1:レッスン 1 普通の IT と機械学習の違い 2-2:レッスン 2 画像認識の例 2-3:レッスン 3 音声認識と文章理解の例 第 3 章
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