未経験からデータサイエンティストを目指すあなたへ: 転職成功に導く本55冊
皆さん、こんにちは！未経験からデータサイエンティスト兼AIエンジニアに転職したゆずです。 ちょうど１年前に未経験OLから、データサイエンスの世界に飛び込むことを決意し、なんと転職することができました！転職すると決めてから、朝活や土日もフルコミットで勉強を続けてきました。 今、私は夢だったデータサイエンティストとAIエンジニアの境界を越え、クライアントのニーズに合わせてデータ分析からAIモデルの構築まで様々な仕事に取り組んでいます。 皆さんのなかにもデータサイエンティストやAIエンジニアになりたいけど、何をどこまで勉強したらいいのかわからないという方も多いのではないでしょうか？ この記事では、未経験からデータサイエンティスト・AIエンジニアになるまでに読んで、本当に役に立った本５５冊をご紹介します。おすすめポイントのみならず、初学者にはここが分かりづらかったなど残念ポイントもお伝えします。
世界中の特許1億件以上を学習したAIが、数秒で類似特許を発見。AI特許調査プラットフォーム「Amplified」明細書作成も同時にできる新バージョン6月22日（月）公開
世界中の特許1億件以上を学習したAIが、数秒で類似特許を発見。AI特許調査プラットフォーム「Amplified」明細書作成も同時にできる新バージョン6月22日（月）公開- インターフェースを大幅刷新。より速く、より直感的な調査ツールに進化 - 最先端のAI技術を開発したamplified ai, inc.（本社：米国サンフランシスコ、CEO：サムエル デイビス）は、AI特許調査プラットフォーム「Amplified」の新バージョンを6月22日（月）に正式リリースすることを発表いたします。最新版では、高精度AIによる検索式不要の調査に加え「発明の文章化と調査を同時に」というコンセプトのもとインターフェースを大幅刷新、明細書作成ツールとしての側面を強化しています。 特許調査プラットフォーム「Amplified」とは 世界中の特許1億件以上をディープラーニングで学習したAIが、入力される文章に対し
心電図から心臓疾患を発見、機械学習は医師を超えるか
心臓不整脈を探り当てるアルゴリズムによって、機械学習が医療に革命をもたらそうとしている。課題は、医師や患者にそのアルゴリズムを信頼させることだ。 by Will Knight2017.07.11 122 30 4 1 医師がこれまで以上に機械に信頼を置くようになれば、アルゴリズムが人の命を救う日常は、そう遠くないうちにやってくるかもしれない。 著名なAI研究者である、スタンフォード大学のアンドリュー・ング非常勤教授が主導する研究チームは、心電図（ECG）をもとに心臓不整脈を特定する機械学習モデルが、人間の専門家よりも優れた診断能力を発揮することを証明した。 自動診断の手法は、日々の医療処置において、生死に関わる不整脈疾患の診断の確実性を高める非常に重要な技術になるかもしれない。また、医療人材が不足している地域では、自動診断を活用することで、より質の高い治療が提供できるようになる。 この研究
Introducing the AI Transformation Playbook – Andrew Ng – Medium
Dear friends, I’m excited to share with you the AI Transformation Playbook. Drawn from my experience leading Google Brain, Baidu’s AI Group, and Landing AI, this Playbook provides a roadmap for your company to transform into a great AI company. You can download your free copy of the AI Transformation Playbook here. Building strong AI capabilities for your company will require a long-term investmen
架空のアイドルを自動生成しまくる「アイドル生成AI」が誕生、どこかで見たことがあるようなないような顔が生成されまくり
京都大学発の人工知能(AI)ベンチャー「データグリッド」が、架空のアイドルを自動生成可能なAIの開発に成功しています。 クリエイティブAI開発のデータグリッド、アイドル自動生成AIを開発 | 株式会社データグリッド https://datagrid.co.jp/news0.html データグリッドが、ディープラーニングを応用したGAN(敵対的生成ネットワーク)を用いることで、1024×1024という高解像度で架空のアイドルの顔画像を安定して生成することができるAIの開発に成功したことを発表しました。GANを用いたAIにアイドルの顔写真を学習させることで、AIはアイドルの顔の特徴を捉えることが可能となり、これをもとに架空のアイドルの顔写真を生成できるようになっています。 実際にAIが架空のアイドルの顔画像を安定して生成しまくる様子は以下のムービーで見ることができます。既存のアイドルの顔写真を
Aiming to fill skill gaps in AI, Microsoft makes training courses available to the public
Graeme Malcolm speaks during an AI school event on Microsoft's campus in Redmond, Wash. on Tuesday, December 6, 2017. (Photo by Dan DeLong) As a software engineer at Microsoft, Elena Voyloshnikova’s job is to make informed recommendations about how to improve the performance of software engineering tools. But too often, she spends her days manually analyzing the data she needs to make those decisi
AIは画像をどうやって認識しているのか？ グーグルが「見える化」
グーグルの研究者たちが、深層学習システムの頭の中をのぞく方法を開発した。結果は興味深くて奇妙なものだ。 研究チームは、ニューラル・ネットワークがどのように決断を下しているのかを人々がより把握しやすくするためのツールを、いくつかの手法を組み合わせて作成した。画像分類に使用すると、たとえば子猫やラブラドールが何であるかをネットワークがどのように理解しているのか視覚化してくれる。その結果が上の画像であるが、奇妙としか言いようがない。 こうした研究が重要なのは、深層学習は強力だが、不透明であるからだ。深層学習でたとえば自動車を運転させようとする場合、その不透明さは問題になる。そこで、画像認識の際の決断を視覚化できれば、なぜ自律運転自動車が重大なエラーを犯したのかを解明するのに役立つ可能性がある。加えて、決断が正しかったとしても、なぜその決断が下されたのかを人間は知りたがるものだ。 だが、機械に自身
21世紀に“洋ゲー”でゲームAIが遂げた驚異の進化史。その「敗戦」から日本のゲーム業界が再び立ち上がるには？【AI開発者・三宅陽一郎氏インタビュー】
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
大企業と戦うAI弁護士、次の目標は「離婚の自動化」
これまで、企業から被害を受けた人が訴訟を起こしても、時間がかかるだけでメリットがなかった。しかし、誰でも簡単に訴訟が起こせるAIの弁護士の登場で、企業と戦って損害を取り戻せる可能性が増えるだろう。 by Erin Winick2017.11.13 125 49 10 0 ジョシュア・ブラウダーは以前に、いわゆるAI弁護士として働くチャットボットを開発した。このボットは、駐車違反で切られた切符に異議を唱えることを助けてくれた。これがうまく機能しとても好評だったので、ブラウダーはプログラムを拡張して信用調査会社エキファックス（Equifax）の情報漏洩で被害を受けた人の少額裁判を支援できるようにした。現在、ブラウダーの会社ドゥノットペイ（DoNotPay）はもっと上を目指している。今年末までに、ブラウダーはこのプラットフォームを使って誰でもが訴訟を起こせる機能を追加しようと計画している。 20
3大AIスピーカーの設計、プロの評価は「天才」「秀才」「初心者」
前回の記事はこちら 電機メーカーや部品メーカーでの勤務経験を持つ“熟練”のエンジニアたちの協力を得て実施したAIスピーカー（スマートスピーカー）主要3機種の分解。エンジニアたちは設計に関して、米グーグル（Google）社の「Google Home」を「天才」、米アマゾン・ドット・コム（Amazon.com）社の「Amazon Echo」を「秀才」、そしてLINEの「Clova WAVE」を「初心者」と形容した。 同じAIスピーカーでありながら、どういった違いがこのような印象の差を生んだのか。具体的には、全体設計や製造コストに直結する部品点数、AIスピーカーで重要になる音声の処理の違いなどにあるという。 「まるでパズルのようだ」 「まるでパズルを組み合わせたかのように無駄がない。なんか天才的なエンジニアが、“これでもか”という感じでシンプルな設計を追求した感じがする」 分解されたGoogle
シンガポール国立大学、既存より20倍少ない消費電力のマイクロチップを発表。ミリ単位の太陽電池によって生活照明で連続給電するコンピュータビジョンシステムも可能に
シンガポール国立大学、既存より20倍少ない消費電力のマイクロチップを発表。ミリ単位の太陽電池によって生活照明で連続給電するコンピュータビジョンシステムも可能に 2018-01-22 シンガポール国立大学の研究者らは、コンピュータビジョンシステム等で使用できる低消費電力の新たなビジョンマイクロプロセッサ「EQSCALE」を発表しました。 本チップは、既存の最高クラスチップよりも20倍少ない電力で処理できると述べており、極めて低い消費電力を特徴としています。 このことで、例えば、バッテリ交換を必要とせずに、ミリメートルサイズの太陽電池によって生活空間の照明で連続的に給電することを可能にしたりします。 これには、消費電力を1ミリワットより少なくする必要があり、本チップではそれが20分の1の0.2ミリワットで連続した特徴抽出を実行できると言います。これは、スマートビジョンシステムの大幅な向上につな
【松尾豊】ＡＩロボット「日本企業はピークの20代につまらない作業をさせている」 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
ロボットとともに働き、ともに生活する―。そんな世界が急速に近づいてきた。ディープラーニング（深層学習）で画像認識精度が向上し、ロボットが“目”を獲得したように、人工知能（ＡＩ）技術がロボットの開発戦略を大きく変えた。第１回目は、東京大学特任准教授の松尾豊さんのインタビュー。ロボットの新潮流を見据え、日本企業はどう戦っていけばいいのか語ってもらった。 ロボットの目が見えるように ―ＡＩ技術の進化はロボットにどんな影響を与えますか。 「簡単に言うと、ロボットは目が見えるようになった。２０１５年にディープラーニングで画像認識の精度が人間を超えた。モノを認識してつかんだり、操作したり、作業ができるようになる。これまでのロボットは目が見えない状態で、単純な動作を繰り返していただけだ。それでも失敗しなかったのは人間が周辺の環境を整えていたからだ。工場の生産ラインでは必ず特定の場所に、決まった部品が配置
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
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
Lisp Interview: more questions to CLPM author. Common Lisp at university for temporal reasoning and risk-bounded planning - Lisp journey
Lillian on Twitter: "ポーカーの最新AI「Pluribus」の詳細はScienceの論文で発表されています。 PioSOLVERなど近代的なAIはすべてCFRを基本に戦略を更新して最適化しますが、マシンの性能に頼らずアルゴリズムの工夫によって計算を劇… https://t.co/8NrR21CG7v"
Lillian on Twitter: "6max NLHE最強のPoker AIが発表されました！ ・自己学習のみで短期間で強くなる ・対戦相手をexploitしようとはしない ・複雑でバランスの取れた混合戦略 ・複数のベットサイズやドンクベット ・リバーのシンバリュ… https://t.co/pJjKKpZgel"
花田賢人 on Twitter: "深層学習の生みの親であるジェフリーヒントンのインタビュー。なぜAIの冬の時代に研究を続けられたのか、それは科学者一家で無神論者の父親が彼を宗教学校に入れたからだと。学校で神を信じていないのはヒントンだけだった。科学者にとって皆がデ… https://t.co/q0tmWl9Vzf"
小鳥遊りょう（やがてレベル3になる）さんのツイート: "ディープマインドはコンスタントに成果を出し続けていた。全然静かじゃなかった。チェス、将棋、囲碁に使える汎用性を持つ手法「アルファゼロ」、単一エージェントで複数のゲームを行えるIMPALA、それを発展させてそのゲーム群で人間の中央値まで引き上げたマルチタスク深層強化学習PopArt-IMPARA"
education#%3Fmodal_active=none
Building Problem Solvers