Deep Learning勉強のための書籍【2018年版】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 初級編 ゼロから作るDeep Learning 中級編 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 PythonとKerasによるディープラーニング 上級編 Pro Deep Learning with TensorFlow Deep Learning はじめに ディープラーニングに関する書籍は山ほど出てきています。 その中でどれを読めば良いのか分からない、というのは初心者にとって最初の問題でもあるでしょう。まずはブログなどのネットの情報を参考に勉強をする人が多いかと思われますが、私のブログも含め、大抵は個人の興味に沿ってバラバラに話題が提供されるため、できれば1つ1つ順を追って解説してくれる物が欲しいと感じるのが本音と思われます。 今回は、数ある書籍の中でも私自身が所持していておすすめできるディープラーニングの書籍を載せたいと思います。 初級編 ゼロから作
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Google Colaboratoryが便利・高速で凄過ぎる - Itsukaraの日記
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
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
![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]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/178ef5d03633f9e986d9fc47d72105e66fc029f6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F40679927ee94e87b6757cfc6e5986acee028ca94%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180127%252F20180127134253.png)
DeepLearningで上司を認識して画面を隠す - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 背景 仕事をしているとき、業務に関係ない情報を閲覧していることって誰でもありますよね？ そんなときに背後にボスが忍び寄っていると気まずい思いをします。もちろん急いで画面を切り替えれば良いのですが、そういう動作は逆に怪しまれることになりますし、集中しているときは気がつかないこともあります。そこで怪しまれずに画面を切り替えるために、ボスが近づいてきたことを自動的に認識して画面を隠すシステムを作ってみました。 具体的にはKerasを用いてボスの顔を機械学習し、カメラを用いて近づいてきたことを認識して画面を切り替えています。 ミッション ミッシ
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍 - Qiita
【更新】 ※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 ※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、 そのスキル習得の道筋を上記フローと共に振り返りメモとして残します。 現在私は競馬予想・AIがゲームをプレイするプログラムを作成しています。 これから人工知能の領域に一歩踏み出そうという方に少しでも本Qiitaが役立てば幸いです。 今回具体的にプログラムの説明はしないので、 人工知能プログラム自体に興味のある方は本Qiitaの最後にリンクを載せているので参照してください。 前提 今回選択した書籍は私が読んだものの中でも比較的易しめで、 可能な限りプログラムが添付されているものを選択しました。 なぜなら、プログラムを実装して、動かして、理解して、を繰り返すのが、 スキル習得（実装を含む
文系出身初心者でもわかる機械学習を勉強する・実装するときの情報まとめ
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Deep Learning初心者がKerasを使って気象衛星画像から天気予報をやってみた - Qiita
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