Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]
Raspberry Pi4へのディープラーニング環境セットアップに関して 最新のラズパイ4でのディープラーニングの開発環境構築に関して、以下記事でまとめています。今から、ラズパイ4で最速で環境構築したい方は、以下記事参照下さい。ラズパイ3にも対応しています（同じ要領でセットアップ可能です）。 これ以降は、古い情報が含まれていることご了承ください。 Raspberry PiとTensorFlowでディープラーニング 最近、人工知能とかディープラーニングに関して興味を持っていて、以下のような記事でまとめたりしました。 ただ、本やネットの記事を見ただけだと、あまり頭の良くない自分には全然ピンとこないというのが正直なところです。そこで、今までChainerという日本製のディープラーニングのフレームワークを使って色々実験してみたのですが、サンプルを動かすことはできても、それ以上のことが何もできなくて
![Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10adf88ff1495f3fbce26be21cda9215a10d1a47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170726%2F20170726015040.jpg)
FizzBuzz Zero ―― 人類の知識なしでFizzBuzzをマスターする
for i in range(1, 101): if i % 15 == 0: print("FizzBuzz") elif i % 3 == 0: print("Fizz") elif i % 5 == 0: print("Buzz") else: print(i) プログラム問題としてあまりにも有名になってしまったので、今ではあらゆる言語のFizzBuzzがそろっています。面白いですね。 深層学習 で FizzBuzz この記事の読まれている大半の方は、FizzBuzzを書くのにあまり苦労しないでしょう。 しかし、あなたが何かの拍子でプログラムの書き方を忘れてしまったらどうでしょう？ 心配する必要はありません。そういうときこそAIの出番です。 最近は空前の人工知能ブームで、猫も杓子もDeep Learningです。 実際、Deep LearningによるFizzBuzzは、いくつも先例
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
