はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んでエンジニアインターンや実務で活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成
少しでも環境を変えてみることの重要性
日常の生活をもっと楽にしていく為にも、ルーティンに対しては、効率化を進めていきたいもの。 そこでルーティンにしていることであっても、これまでの試行錯誤があるからこそ、こだわりを持って守り続けたい！と思えるものですよね。 自分自身の手で生み出したことだからこそ、大切に出来るところがあります。 そうした意味で、自分の手で得られたものだからこそ、そこに価値を見出せるものでもありますね。 これも裏を返せば、やっていることにおかしいと感じられることがあっても、気づきにくくさせてしまうところがあったりします。 こだわりには、良い面もあれば、悪い面もあります。 そこで１つの視点に固執してしまうことが、逆に行き詰まりの要因に繋がっているのかもしれません。 あくまでも、次の気づきに繋がる為の、ルーティンでありたいものです。 これまでのパターン認識とは違うかたちで、受け止められることがあって、次の行動に移して
これまでのパターン認識を見直すことから、人生の転機もやってくる！
これまでにはない経験をすることから、新しい自分の一面が見えてくることもありますね。 何かにチャレンジしてみることは、一時期的にはマイナスはあっても、プラスに変えていくことが出来ます。 そんな時に気持ちがおっくうになってしまう理由として、これまでにやったことがないから、というものがありますね。 自分にとって合うのか、合わないのか、はやってみなければ分かりません。 とくに新しい話が舞い込んできたときには、これまでの経験から自分に合うのか、どうかを見ているところもありますよね。 同じように、新しく何かを吸収しようとするときには、これまでのパターン認識から解釈を決めているところもあったりします。 これは今、持ち合わせている知識から、現実を解釈していることにもなりますね。 例えば、A→？→Cに入るものは、というクイズがあったとしたら、Bだと推測することが出来ます。 実際には、A→？→C→Eまで見えて
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ノーベル物理学賞：AIの教父ジェフリー・ヒントン氏が受賞 – ディープラーニングの先駆者が警鐘を鳴らす - イノベトピア
Last Updated on 2024-10-10 08:07 by admin 2024年10月8日、スウェーデン王立科学アカデミーは2024年のノーベル物理学賞をジェフリー・ヒントン氏とジョン・ホップフィールド氏に授与すると発表した。 ヒントン氏はカナダのトロント大学の名誉教授で、「AIの教父」として知られる人物だ。ホップフィールド氏はアメリカのプリンストン大学の教授である。 両氏は「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明」が評価された。 ヒントン氏は1980年代から90年代にかけて、現在の強力なAIモデルの基礎となるディープラーニングの先駆的研究を行った。ホップフィールド氏は、データを保存・再構築できるパターンマッチング型ニューラルネットワークを発明した。 賞金は1,100万スウェーデンクローナ（約1億4,400万円）で、12月10日に授賞式が行われる
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