AIマップ
AI Map English Download AI Map Beta 2.0 English (Sep. 1, 2021) Read more » AIマップβ2.0 AI研究初学者と異分野研究者・実務者のための課題と技術の俯瞰図 AI（Artificial Intelligence）研究は拡大し、全体を俯瞰的に捉えることが難しくなっている。また、AI研究の成果を用いた多数のシステム（AIシステム）が実社会で活用され始めており、AIシステムとAI技術との対応も把握が難しくなっている。そこで、これから活躍するAI研究の初学者、およびAI活用を狙う異分野の研究者・実務者をターゲットとしたガイドとして、AIマップβ2.0を作成した。本AIマップβ2.0は、2019年に発刊したAIマップβの発展版であり、AI課題マップと、AI技術マップの2種から構成される。概要を以下に示す。 【AI課題マップ】
人工知能の作り方とは？エンジニアが人工知能（AI）を作り始める前に知っておくべき3つの事
2017年は人工知能元年といっても過言でないほど、ニュースやテレビなどで人工知能が報道された年でもありました。人工知能を搭載した様々な商品やサービスがリリースされており、中にはワクワクするものもたくさんありました！（個人的にはAmazon Echoの日本発売およびAlexaの日本語対応は非常に嬉しかったです） エンジニアの方であれば、人工知能を作ってみたい！とお考えの方も多いかと思います。本記事では、現在エンジニアとして活躍さられている方を対象に、人工知能を作り始める前に知っておくべき3つの事をまとめました。 そもそも人工知能とはいったい何なのか？どのようなプログラミング言語で構築されているのか？人工知能を作るには、どのような知識が必要なのか？これから人口知能（AI）の世界へ飛び込もうと考えている、エンジニアさんが抱えている疑問を見ていきましょう。 【知っておくべきこと その1】そもそも人
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
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ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
