Top > ラーニング > 京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」
第16回のゲスト 西日本旅客鉄道株式会社 宮崎さん第16回のPodcastでは、西日本旅客鉄道株式会社 デジタルソリューション本部 データアナリティクス課長 宮崎 祐丞さんをゲストにお迎えしました。 トークメニュー・社内にかつてからアナリティクスを行ってきた人材を集めデータサイエンスチームが発足 ・データサイエンティストの素養のある既存の社内人材が社内にもいた ・SIGNATEで行ったコンペでは意外にも自社新幹線の運転手が頭角を現わした! ・ドクターイエローの収集データに始まり、様々な社内データが集約され、データ活用の幅が大きく広がった ・新幹線の足回りにつく着雪モデルはプロトタイプ化も、雪が少なくて検証できず ・自動開発機の故障予測モデルはメンテナンスコスト2割減を実現、他社にも販売を開始 ・人間がやってることを置換するソリューションを作ろうとするといきなり100点を求められる ・魔の川
画像は公式サイトより 株式会社AVILENは1月12日、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供する「G検定」に興味を持つ人に向けて、無料のスキルチェックテストを公開した。 本テストは「G検定」対策問題集を執筆した講師陣が問題を監修。人工知能(AI)に関する応用技術や法律、社会問題など最新の出題傾向に対応している。 また、スキルチェックテストでは、60ページを超える解説資料も無料で入手できる。「なぜ間違ったか?」だけではなく、そのほか身につけておくべき知識もまとまっているため、学習すべき範囲が明確になるという。 ビジネスでのAI活用を考えたとき、G検定を取得した「AIジェネラリスト」の市場価値は今後上がっていくと考えられる。AVILENはこのような状況を踏まえ、「G検定に興味を持っているが、どの程度の知識が必要かわからない」といった不安感を解消するために、今回スキルチェック
経産省、AIやデータサイエンスの無料講座まとめサイトを公開 経済産業省は2020年12月24日、公式サイト内に、AIやデータサイエンスなどのデジタルスキルを学べる、無料オンライン講座をウェブサイトで紹介する「巣ごもりDXステップ講座情報ナビ」を開設した。 これまでデジタルスキルを学ぶ機会がなかった人にも、新たな学習を始めるきっかけを得てもらえるように、誰でも無料でデジタルスキルを学べるオンライン講座を紹介するとしている。 KDDI、AIやロボティクス活用の新拠点を開設「10年後には想像がつかない世界になり、その裏には必ずAIがいる」 KDDI株式会社と株式会社KDDI総合研究所は2020年12月17日、AIやロボティクス、IoTなどテクノロジーの応用研究を推進し、2030年を見据えた新たなライフスタイルを提案するとうたう調査・応用研究拠点「KDDI research atelier(リサー
画像は「ラビット・チャレンジ」公式サイトより Study-AI株式会社は2020年12月23日、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施するE資格に対応している、45万円のAI講座を月額3000円で学べる個人向けプラン「ラビット・チャレンジ」をリリースした。なお、別途入会金が2万円必要になる。 日本ディープラーニング協会が実施するE資格を受験するためには、同協会の認定プログラムを受講する必要がある。Study-AIは認定プログラム[00011]として、第1回から参画している。 E資格は累計合格者数が1662名とまだ受験者が少ないが、その理由の1つとして認定プログラムの受講料が高いことが挙げられる。そこで、Study-AIは個人向け限定で月額3000円でのプランを開始するとのこと。 E資格には論文レベルの難易度が求められるといった課題もある。そのため、「ラビット・チャレンジ」
TOP > Article Theme > AI(人工知能)ニュース > 東芝、数日かかっていた精査時間をAIでわずか1日に短縮 専門家は「『これは上手い!』と思った」 株式会社東芝および大学共同利用機関 法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所は12月10日、半導体工場など製造現場の不良原因解析AI(人工知能)において、現場技術者の知見の反映を可能にすることなどで、従来数日かかっていた解析結果の精査時間をわずか1日に短縮できるAI「Transfer Least absolute shrinkage and selection operator(Transfer Lasso)」を共同開発したと発表。 製品の品質低下は生産コストに直接影響するため、製造現場においては、製品の品質を監視し、品質低下がみられる製品の検出、原因の特定、対策の実行を素早く実施する必要がある。 とくに、半導体の製造
画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス(Ⅲ)問題解決編」講座PV~ gacco:無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco(ガッコ)」では12月1日から、滋賀大学データサイエンス学部による「大学生のためのデータサイエンス(Ⅲ)問題解決編」が開講される。受講料は無料。 本講座では、さまざまなデータサイエンスの分析手法を使って、実際の問題を解決することを目標に、必要な知識やスキルを具体的なデータとともに説明する。まず、PPDACサイクルを問題解決のための枠組みとして学ぶ。 データ例として、「1.自動車販売データ」「2.地産地消データ」「3.自由記述のテキストデータ」を扱い、どのような手順で分析が進められるかを示す。また、データサイエンスを推し進めるうえで重要になる、問題設定のためのヒアリングや結果の伝え方にも言及してくれる。 滋賀大学データサイエンス学部 教授(学部
画像は『滋賀大学「大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)」講座PV~ gacco:無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco(ガッコ)」では11月16日から、滋賀大学データサイエンス学部による「なるべく数式を使わない」という方針で構成した「大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)」が開講される。受講料は無料。 本講座では、機械学習の諸手法とその応用について説明する。まず「機械学習とは何か?」という説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学べるとしている。 次に、分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介する。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについても説明してくれる。また、本講座は、機械学習の分野のなかでも教
米マイクロソフトは現地時間10月26日、無料アプリ「Lobe」のプレビュー版を公開した。同アプリはMacとWindowsで利用できる。 Lobeに画像をインポートすると、データサイエンスの経験がないユーザーでも、簡単にラベル付けおよび、機械学習のデータセットを作成できる。また、データセットを作成したら、プラットフォーム上でデータセットを活用し、アプリやウェブサイト、デバイスで動作させられる。 公式ブログにおいては、アライグマが住民のゴミを持っていったときや、危険な状況にある従業員がヘルメットをかぶっていないときにアラートを作成するといった例が紹介されており、家庭や職場などの日常生活での活用を見込んでいると考えられる。 さらに、マイクロソフトはLobeによって、クラウドに使用せずに、PCを使って機械学習を簡単かつ、迅速に始められる方法を探しているユーザーには、絶好の機会を提供するとしている。
画像はUnsplashより 在宅時間が増加したであろう現在は、学生や社会人が人工知能(AI)について身につける絶好のチャンスと言える。「AIについて何か勉強したい」「G検定やE資格を受けてみたい」という人も少なくないのでは。 近頃、Pythonなどのプログラミングについて勉強したり、G検定やE資格の対策をしたりできる学習コンテンツが無料で公開される機会が増えつつある。そこで、2020年10月30日現在、無料で学べるAI関連の学習コンテンツを集めてみた。 2020年第3回「G検定」対策講座が無料に 約2万円分 株式会社AVILENは、日本ディープラーニング協会(JDLA)による2020年 第3回 ジェネラリスト検定「JDLA Deep Learning for GENERAL 2020 #3(G検定)」の開催にあわせ、約2万円分の「G検定対策講座」を無料で提供している。期間は11月末まで。
Study-AI株式会社公式サイトより 日本ディープラーニング協会(JDLA)は10月12日に、公式Facebookアカウントにおいて、自宅で人工知能(AI)におけるディープラーニング(深層学習)について学習できるコンテンツを紹介している。今回はすべてStudy-AI株式会社が手がけたもの。 この記事では、同投稿で紹介された5つの学習コンテンツを紹介する。 1.G検定の模擬テスト(225題)が無料に『G検定模擬テストと公式例題解説』(無料)では、ジェネラリスト検定(G検定)模擬テストの無料β版(225題)を利用申請できる。 なお、G検定はディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているか検定するもの。ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材(ジェネラリスト)の育成を目指す。 今回開催する2020年 第3回 ジェネラリスト検定「J
近年、新たな技術革新として話題に上がるAI(人工知能)を支えている技術がニューラルネットワークです。 本稿では、AIで「魅力」の予測や向上を図る「魅力工学」を研究し、さまざまな企業と共同研究を行っている、東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦准教授監修のもと、ニューラルネットワークについて詳しく解説します。 山崎俊彦氏 東京大学工学系研究科電子工学専攻修了。工学博士。 現在、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻准教授。 2011~2013年まで米国・コーネル大学 Visiting Scientist。 ビッグ・マルチメディア・データを用いた魅力工学の研究に従事。 ニューラルネットワークとは? Photo by Ahmed Gad on Pexels ニューラルネットワーク(Neural Network)とは、脳の神経回路の一部を模した数理モデル、または、パーセプトロンを複数組
近年さまざまな分野でAI(人工知能)の導入が急速に進められています。ディープラーニングによってAIは大きな飛躍を遂げ、このブームの火付け役となりました。本稿では、ディープラーニングの基本知識、AI、機械学習との違い、仕組み、学習方法から応用例まで、分かりやすく解説します。 ディープラーニングとは?ディープラーニング(Deep Learning)とは、脳の神経回路のしくみを模したニューラルネットワークを多層に重ねることで、学習能力を高めた機械学習の手法の一つです。ディープラーニングによって、データの特徴をより深く学習し、複雑な処理ができるようになりました。 日本語では深層学習と訳され、これはディープラーニングを構成する「ニューラルネットワーク」の層が多いことを「層が深い」と表現することから由来します。 ディープラーニングの誕生 出典:松尾 豊『人工知能は人間を超えるか』P61より ディープラ
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