This is an introductory TensorFlow tutorial that shows how to: Import the required package. Create and use tensors. Use GPU acceleration. Build a data pipeline with tf.data.Dataset. Import TensorFlow To get started, import the tensorflow module. As of TensorFlow 2, eager execution is turned on by default. Eager execution enables a more interactive frontend to TensorFlow, which you will later explo

{ switch(e.key) { case 'k': if (e.metaKey || e.ctrlKey) { e.preventDefault() open = !open; if (open) { document.body.classList.add('overflow-hidden'); } else { document.body.classList.remove('overflow-hidden'); } } } }">

In this tutorial, you will learn how to classify images of cats and dogs by using transfer learning from a pre-trained network. A pre-trained model is a saved network that was previously trained on a large dataset, typically on a large-scale image-classification task. You either use the pretrained model as is or use transfer learning to customize this model to a given task. The intuition behind tr

TensorFlow（テンソルフロー、テンサーフロー）とは、Googleが開発しオープンソースで公開している、機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリである。 概要[編集] 機械学習や数値解析、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）に対応しており、GoogleとDeepMindの各種サービスなどでも広く活用されている。 2015年11月9日にベータ版がApache 2.0 open source licenseの下で公開され[2]、2017年2月15日には正式版となるTensorFlow 1.0がリリースされた[3][4]。 TensorFlowは元々、Google内部での使用のためにGoogle Brain（英語版）チームによって開発された[1][2]。開発された目的は、人間が用いる学習や論理的思考と似たように、パターンや相関を検出し解釈するニューラルネットワークを構築、訓練す

こんにちは、応用人工知能チームの辻本です。 最近は計算リソース、データ量、アルゴリズムの改善によって簡単に精度の高いAIが利用できるようになりつつあります。しかし、現状では全てのタスクにおいてAIを利用すればいいわけでもありませんし、リソースの制限もあるため、特性を理解して上手に応用することが重要です。そこで、社内ではAI応用のための知見や環境を積み上げていく機会を増やす取り組みを行っています。 先日、取り組みの一環でゲームプレイAIのプログラミングコンテストが開催され、約20チームが参加して盛り上がりました。このコンテストで優勝したゲームプレイAIについて紹介します。 AIによるゲームプレイ動画です。 コンテスト概要 AIにアクションゲームなどのデバッグの一部を任せられるかどうか検証したいという考えもあったので、ゲームプレイAIが対象として選ばれました。ゲームをAI用に変更せずに画面情報